Кривая Филлипса, или Еще о достоверности эконометрических гипотез

[schegloff]

Предыдущую запись об эконометрике я закончил следующими словами: ... любая точечная диаграмма, на которой можно разглядеть хоть какой-нибудь тренд, с точки зрения эконометрики уже закон. Любая. Что-то здесь не так, не правда ли?

Отличным примером эконометрического "закона", открытого с помощью точечной диаграммы, является знаменитая Кривая

Comments

В струю

[vitaly_nasennik]

http://vitaly-nasennik.livejournal.com/14707.html (про эмпирически найденные "законы")

[aamonster]

К t-критерию и многим другим вещам в статистике прилагаются условия применимости. Без них это пустой звук.
Для того же t-критерия таким условием является нормальное распределение исходных данных. Нет нормального распределения? Извините.

А экономисты в массе математику (а значит, и статистику) не разумеют. Я и сам-то в статистике не дока - но не до такой степени, как они.

Экономика

[hemdall]

это не наука "о реальном", а наука "о существующем в голове людей".

Потому фундаментальный закон в ней всего один: законы у экономики такие как нужно в данный момент владельцам СМИ.
Меняются цели у владельцев - меняются мнения СМИ - меняются экономические законы.

Тут наблюдается отличный беспроигрышный способ вести свою политику: навязать всем свои правила игры, а потом их менять по ходу игры как угодно для собственной выгоды.

[agasfer]

Ну с такими Пирсовыми коэффициентами корреляции просто нету. Так что нобелевка подждет :-))

[agasfer]

Что характерно, на картинках четко видно отдельные коррелирующие цепочки, скорее всего, относящиеся к каким-то периодам. При этом понятно, что параметры могли просто коррелировать случайно, т е напр. вследствие каких-то реформ президента Х безработица падала, а с ней и инфляция. и т п. Но т к процессы могли быть совершенно разными, строить подобные графики, это как собирать в один график вес десятка случайных индивидов за 20 лет: кто-то толстел от 80 до 120 кг, кто-то худел от 65 до 58, а потом прибавил до 70, и т п.

[obergefreiter]

Как-то так, да.

Аппроксимационная модель хорошо строится для очень узкого диапазона условий. Попытка расширить ее на другой набор данных оборачивается либо такими вот "парадоксами" (а любой парадокс, как известно. есть следствие некорректной формулировки задачи), либо включением трех десятков подгоночных параметров, которые идеально сводя баланс, но непонятно что описывают.

Понятно, что однопараметрическая модель тут не подходит. Нужна какая-то более сложная феноменология, которая описывала бы изменяющиеся условия, кроме тех, что связаны законом Филлипса. Понятно, что без привлечения доп. информации такую модель не построить.

О чем тогда вообще был головной пост?

Вах! Дайте две! Нобелевские Щеглову! 8)

[neo_der_tall]

да уж.. пожалуй скоро начну считать себя крутым экономистом! потому что не учился по учебниками экономическим, раз туда кривые Филлипса попадают..

Пожалуй, Вы практически дали ответ на "с кого начинать массовые расстрелы" 8)

Не я

[schegloff]

С кого начинать массовые расстрелы, только что написал agasfer:

... суровая правда жизни заключается в том, что большинство людей попадают в золотую серединку кумпола, т е являются, по правде сказать, безнадежными кретинами и недоумками. Ведь умные, это те самые 5%, которые являются правым плечиком гауссианы кривой распределения, а те 90%, в которые попадает основная серая масса Хомо сапиенсов, это кретины и недоумки.

Так что начинать можно с кого угодно, с вероятностью 90% не ошибешься :)

нечего отмазываться.

[neo_der_tall]

у agasferа некошерный колокол Белла с некошерными гауссовскими хвостами, так что мы его идеи отметем!

Если говорить серьезно, от я бы напомнил, разговор, что за любой закон выведенным из данных "тех.анализом", надо подкладывать логическую, а лучше логически-цифровую модель. И чем прозрачнее и очевиднее логика в моделе, тем "достовернее" совокупность "модель + империческое доказательство"

Формальные модели - это наше фсё

[schegloff]

Доказал математически теорему, что из аксиом 1,2,3 следует зависимость безработицы от инфляции - и получай Нобелевку.

Еще лучше доказать то же самое на словах, с помощью толстой книги с 3-мя таблицами (на Кейнса намекаю). Убедил толпу учОных, и получай нобелевку.

А эмпирические данные, ну их нафиг. С ними одна морока.