Re: [心得] 對經濟學的淺見 (文長慎入)
(手機排版,敬請見諒)
再次重申,我只是個沒見過世面的大學生,
其思想有不完備之處,也沒有要往經濟學
更高的領域發展,只是好奇而已,如果有
冒犯到任何在此領域更高層級的人,請跟
我說,我會考慮要不要把原文直接刪掉!
先謝謝errard大大願意跟我分享意見,
也讓我自己知道自己的盲點所在,就
我現在的高度,仍存在許多偏誤,因為
我並無體驗過如e大這樣的經歷,也因
此非常謝謝任何給我意見的人,我認為
學問就是如此,有問題就問,有人回答
就再反思自己是否過於偏激,真的要慎獨啊!
※ 引述《errard (What a beautiful day)》之銘言:
: 1.
: 如果是一般的經濟系學生,照著必修規劃一路往上念到研究所
: 通常感想就像這篇作者一樣,後悔自己大學念的不是數學
: https://www.econjobrumors.com/topic/why-econ-needs-so-much-math
: 但這並不代表要學會一定程度的經濟學就要先把數學修滿不可!
: 以台大經濟的規劃來看,系定必修的數學相關課程只有微積分乙和統計與計量
: 我自己的母校中山政經也是一學期微積分、一學期經濟數學和兩學期統計就沒了
: 對於一般人來說,要了解大學部水準的個體總體大概這樣也就可以了。
: 再者許多數學困難的理論,例如一般均衡、福利經濟學第一定理、瓦拉斯法則等等
: 都有不需要高深數學就可以理解的版本。
: 對於沒有意願要念經研所的學生,大可以不必過度投資數學能力。
我非常同意這點,原文可能是因為我一下
評論學生一下評論學者讓大家誤會了,如
我在的經濟系的確也常常跟學生說我們當
User就好,但像我就會想把後面”為什麼”
這樣搞懂,就把自己弄的很累。
: 2.
: 學界都愛複雜數學?偏好用高深數學包裝的經濟理論?
: 不妨看看最新一期的AER就好
: https://www.aeaweb.org/issues/558
: 你會意外發現它們如此和藹可親。
: 而且許多經濟學家崇尚的模型是越簡潔越好,
: 例如著名的囚犯兩難賽局、最後通牒賽局
: Diamond and Dybvig的銀行擠兌模型等等。
: 其實你現在的數學能力就足夠讓你發表研究成果了,
: 不需要真的念完一個數學系。
謝謝e大這邊的分享,我是真的沒看過
這類最新的論文,有空我會好好的去各大
經濟期刊看一下的。
: 3.
: 我覺得某個理論是誰說的或他們原先是怎麼想的
: 對了解這個理論來說不是很重要
: (ex: Pareto efficiency或comparative advantage,
: 我承認我完全沒看過Pareto大大以及李嘉圖大大的原文)
: 經濟學不是O學也不是X學,
: 我們在做的研究不是去解讀或詮釋某人的某些想法
: 好變成他們的鸚鵡
: 而是根據觀察,設法理解事件發生的機制
: 況且提出某個想法的人不一定是最後完善整套理論的人
: 為什麼我們要在乎或糾結某個特定人物的思想?
: 經濟學者在辯論的時候也不會拿ooo說或xxx說來支持自己的論點。
: 我們拿的是統計資料、攻擊的是模型假設背離現實之處
: 看看Lagos and Wright (2005) JPE的文章,
: 裡面有供給 = 需求的一般均衡市場,
: 也有同時存在被隨機配對交易,需要討價還價的市場。
: 看似對立的理論也可以像樂高一樣拆解、重組,
: 最後變成更有解釋力、更符合現實的模型
我想表明的是,當我們學習一個理論模型時,
可以試著想想看,若你是當下的他你會
怎麼看待現實的樣貌,為什麼這個模型
會因而產生,如同Keynes在經濟衰退的
時候提出乘數的概念去解釋為何儲蓄
不管用了,節儉的矛盾也不是憑空臆測,
而是由觀察社會的變動而來。
我並不覺得只能依照模型的作者思想而行,
只是每個模型都能當作一個事件研究,在當
下的社會環境底下,為何會有這類的經濟現象,試著將自己代入那個環境,想想看自己
會怎麼想,為何當初建模的人會這樣想,如
果利用我們現有的工具,我們該怎麼做之類的,每個經典模型一定都是在當下有一定的
解釋力,但人的一生就這短短幾十年,知名
模型的出現通常都搭配著重大經濟事件的出現,人一生能遇幾次,因此若能藉由歷史來
刺激自己的思考,為什麼不呢?
舉例而言,古典理論在理論的當下的確沒有
儲蓄造成經濟衰退的現象,為什麼1930年代會發生呢?我就會比較環境的不同,依我而言
,可能是在過去金融體系還未健全,相互
作用並無使經濟有明顯乘數作用。如果用數
學就是跑回歸看乘數到底有多小。但囿於過
去的資料不全,這僅僅只能做為猜想。
用數學角度來看,經濟學就是一直不斷對
現實這個隨時間不斷變動的母體,進行一
連串的估計、並不斷的修正,然而過多的
殘差項,使經濟理論無法完整解釋,而每
一個經典模型,都在告訴我們這個母體的
解釋變數究竟為何,或者更細一點,解釋
母體的解釋變數的解釋變數為何,(利用
檢定估計其係數是否為0)
我認為經濟理論的起點應該是類似這樣的,
想法應該才是起點,而非僅僅只是數學的
推導,當然,這僅是我的想法。
: 4.
: 最後,理性 =/= 自利。
: 經濟學一般設定的理性是偏好符合一些性質(像是遞移律),
: 然後人會依據偏好選擇,而偏好不會任意改變(至少某個時間內)。
: 實際上在某些領域真的有具利他性質的模型,例如家庭經濟學。
: 一些過去看似不理性的行為,例如在最後通牒賽局拒絕對方給予的微小報酬
: 其實反倒可以理性解釋,因為它讓使用這個策略的人得到更高的報酬
: (有興趣可以看看情緒賽局一書或聽聽介紹
: https://www.youtube.com/watch?v=q8XHTOT7W_o)
: 也就是belief會影響均衡結果。
: 某個層面來說,理性不理性也和belief有關。
: 你覺得我拒絕微小報酬不理性,
: 其實只是你不知道我相信你知道我會生氣地拒絕不公平的對待 :p
: 理性是可以有更一般化或特殊化的設定,端看分析的情境而定
這一段我有站內信給大大了,希望您有空
時能與我分享您的意見
: 5.
: 我很羨慕你在大學的時候就能有這麼好的數學基礎,
: 如果我是你的話可能會花一些時間去修研究所有興趣領域的課程,
: 讀一讀該領域最新的和有代表性的論文。
: 或是找個老師跟著一起做研究,可以更了解現在的發展。
謝謝您的建議,我有在思考這件事,
但我還在尋覓代表性的論文有哪些
最後,謝謝您以上的意見分享。
補充:經濟學不是歷史也非哲學,
然而當我接觸到各類學問,常常會
驚訝其實許多事情都是相通的,物
理學也常常被用在經濟上的思考,
然而,人的精力有限,不太可能所有
都精通,但滿多時候,只要知道概念
就能為自己本科帶來許多可能性。
我想這就是為何要有通識課程吧。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.8.69.211 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Economics/M.1564874855.A.4EB.html
※ 編輯: kkwomen (39.8.69.211 臺灣), 08/04/2019 07:53:01
※ 編輯: kkwomen (39.8.69.211 臺灣), 08/04/2019 07:59:35
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我並不會感到壓力,反倒感激這些評論,讓我能以不同的角度看看自己的想法。
只是說如果有人看到這些想法不舒服的話
我就會把文章刪掉。
※ 編輯: kkwomen (39.8.69.211 臺灣), 08/04/2019 18:12:52
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的確,那一段其實只是要表達許多我們以為是原模型作者的想法經由不同人解讀後才會有
不一樣的意思,大多時候是沒問題的,但有時當被解讀後的意思已經非原作所闡述的,造
成其他人對原作的想法有所偏誤,常常會讓他人就有既定印象,開始不信任他所說的東西
,但其實他不是這樣想的。
可以想成誤解造成資訊解讀不完全的成本(?)
→ wen17: http://blog.ylib.com/lai/Archives
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謝謝兩位大大一直分享你們的看法,
我不是指沒學過經濟學的人要直接看歷史,而是當學過一輪經濟學模型後(這邊的學過是
至少知道假設是什麼,內生、外生變數有哪些),除了看看現在新的研究方向外,也能透
過過往那些知名經濟學家的思考的模式,可以瞭解為何將問題模型化需要這些假設,也學
習一些這些經濟學巨人的思考,最重要還是要有自己的想法。
現今的社會和過往相比,是一個成本降低許多,但卻越來越緊密的國際交互關係,然而許
多事件的根源仍是人的動機,以近期為例好了,就我的看法,美中雙方在角逐全球霸主的
地位,中國過去幾年就已經從一帶一路等許多政策,已經利用基本建設掌控許多國家的根
本,剝奪那些國家的利益(壟斷市場),出口產品利用高額補貼拿下市占,華為的5G專利技
術早就申請了一千多項,大中華圈儼然而生,我是美國當然看不下去,全球霸主代表的是
決定國際市場動向的主導者,利益何其龐大,所以就先以關稅開刀,除了壓壓中國,還能
使川普的正當性越加強烈(為了美國的正義),你如果稍微瞭解過川普勝選的關鍵就會知
道為何他要這麼做,而最近歐洲國家開始不想管美國,就要便宜的華為5G建設,美國華為
供應商那些大公司看情勢不對,跟川普討論先講華為供應鏈的眼前的利益吃下來,所以放
寬限制,然而還是不能讓華為成長,所有決定將不保護他的專利權,我要預測之後發展的
話,就會先看這些資訊給予權重,權重取決於我要預測哪個地方會有所不同,類似這樣的
概念。
而人類的行為,其實並沒有改變太多,仍然是以自身的利益為主,而我這裡講的自利並非
是教科書提到的效用,因為人的利益取向,會隨著時間不斷改變。
實際運用在我生活中,我傾向就當下時間點(將t固定住),考慮當下的國際、社會環境、
相關法規去估算條件機率,在套用到我所學的模型,去做預測,然而我的應用方法這樣難
以數學化,可能動態模型有機會做出來,但我認為我這樣處理似乎就已經能解決我面臨的
問題,所以我並未再花時間成本去研讀更深的數學,當然,當我覺得需要用到的時候,我
會再去OCW或是一些網路資源學習。
※ 編輯: kkwomen (36.225.5.176 臺灣), 08/05/2019 07:49:18
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