对经济研究中数学方法运用的思辨(2)
作者:佚名; 更新时间:2014-11-08
此建立起来的数学模型起不到对经济现象量化模拟和对经济理论抽象概括的作用,相反,容易引起理论的混乱和实际操作的重大失误。
3.数学方法应用的目的不很明确。数学也是一种语言,对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言(如文字、图画、音乐、形体等)去描述,就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果,就应该采用其他的语言形式。有些经济学家对这一点不大明白,将本来可以用浅显易懂的语言说明的问题,故意用多数人看不懂的数学公式表达出来,而得出的结论却是人人通晓的一般经济学常识。这样做的目的似乎只能解释为:可以掩饰经济理论贫乏之尴尬,可以省却向客观实际调查之劳苦,可以以渊博的数学知识作为傲视经济界同仁之资本,可以实践“所谓理论就是将简明通浅的事理以晦涩诘屈的语言描述出来”的治学之道。这方面西方经济学界也有许多深刻的教训。例如20世纪90年代,一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题,但至今成效甚微,甚至于应用方面出现了致命的偏差。
4.为刻意建立模型,对来自实际的数据采取唯我所取的实用主义态度。本来构建数学模型要对所研究的现象进行细微周密的调查,尽可能获取详尽的数字资料,并应做一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的深入分析,以期找出主要因素及各因素的数量关系,从而建立起数学表达式。可现在一些经济学家却反其道而行之,将构建数学模型的顺序颠倒了过来。采取先确定数学表达式,然后再找能够支持数学关系式成立的数据,从而验证自己所做出的理论概括的正确性。这种以主观意识为导向的研究方法是不可取的,说严重一点,它带有较强的唯心主义色彩,其实它与电脑算命有异曲同工之妙,尽管它披上了数学这层“科学”的外衣。经济学本来应是一门从实践到理论再到实践的不断用实践验证和充实的实证性科学,若反其道而行之,难免会使经济研究步入不问民众疾苦,远离社会经济生活实际的歧途。
5.用数学模型对经济进行预测分析的效果不尽如人意。仅以对股票价格预测为例就足以说明这一点。股市可以说是信息资料最为充分、最为准确,也最有条件根据各种相关资料来拟合数学模型的实验场。人们总是千方百计试图建立各种数学模型去预测股价走势。现在市场上有钱龙、胜龙、胜者之星、指南针等十几种股票行情分析软件,但是无论用哪一种软件去预测分析股票走势,似乎胜算的几率也只能维持在50%左右。无法准确预测未来走势也正是股市具有吸引投资和投机的魅力所在。近来一些从事理论物理研究的人认为股票价格也适用于量子物理中的“海森堡测不准原理”。整个宏观经济的运行以及诸如物价、失业、经济增长等经济问题要比股市复杂得多,力图用一两个数学模型去准确分析预测其动态变化是不现实的,否则会使经济学陷入尴尬的“混沌”境界。最著名的“蝴蝶效应”的实例就说明了数学模型于实际应用的局限性。麻省理工学院气象学家洛仑茨曾用计算机求解模拟地球大气的13个方程式,以预报天气。为了提高预报的精度,他把一个小小的中间变量取出。然而,在他喝完一杯咖啡回来后,却惊奇地发现:这一小小的变动已使得结果相差十万八千里!计算机没有毛病,他的改变也有道理,结果何以天上人间?洛仑茨冥思苦想,最后认定自己陷入了“混沌”现象:初始值的极端不稳定性,导致最终结果的巨大差异。好比说,加勒比海一只微不足道的蝴蝶哪一天也许只是想调调情而振动了一下它那美丽的翅膀,结果几个月后地球上竟出现一场威力无比、铺天盖地的龙卷风!混沌无所不在。宇宙是这样,地球是这样,经济现象也是这样。人们所建立的数学模型只能展示某种现象总体的、大致的、趋向性的走势。就连人的身高与体重这种高度相关的自然现象,世界各国的统计学家、生物学家所拟合的回归方程也各不相同,何况对于以人的思维和人的行为为主要导向的社会经济现象呢?近200年来,经济学史上能够经得起实践检查、为人们普遍采用的数学模型多是那些较为简便,易于应用,且能描述事物总体趋势的数学公式。如恩格尔系数、基尼系数、拉斯贝尔指数、派许指数、哈罗德-多马经济增长模型、科布-道格拉斯生产函数、凯恩斯的消费函数、希克斯的IS-LM模型等。这类数学模型的数量与汗牛充栋的经济学论著相较实在少得可怜,难免使人不对经济研究中的应用数学方法的成果感到失望。正如刘易斯在《经济增长理论》一书中所说,“大多数预测在方法上是不可行”的,“为了能预言将要发生的事,我们不能不了解所有的变量将怎样变动,单凭个人的头脑不可能建立可以预测未来的成万个变量的方程体系。”
三、关于数学模型的构建与运用
从诺贝尔经济学奖设立以来,截止到2000年已有46位经济学家分享了这项荣誉,其中有1/3获奖者的研究成果与数学、计量经济学的应用有关。诺贝尔奖的评奖机构瑞典科学院对拓展经济学领域的研究给予了积极的支持,其倡导各学科之间研究成果的交叉和融合(如有的将经济学与法学结合,有的与科学编年史结合),这些获奖者正是符合或者说迎合了评奖的判定标准。有鉴于此,我国经济学研究是否也应与国际“接轨”?其实,诺贝尔经济学奖对各国经济研究的方向和范围并不具有指导性意义,只能说其具有参考借鉴的价值。不仅是因为评奖的标准、尺度并不确定,更主要是因为经济学是一门实用性很强的科学,只有从各国的国情出发,才能使经济研究更有价值,使经济学更具有生命力。我认为,当前我国的经济应在机制转变、利益关系调整、经济体制改革如何与政治体制改革相结合等方面多做文章。至于采用什么方法,则应十八般兵器,哪种适用就选用哪种。
经济研究中应用数学方法还存在着诸多问题,只能说我们对于数学的真谛及其与经济现象的内在联系还了解得不够深透,尚未从必然王国走进自由王国。这里仅就数学模型的建立谈点自己的认识:
(一)数学抽象与数学模型
抽象性是数学的首要特征。数学以纯粹的量的关系和形式作为自己的对象,它完全舍弃了具体现象的实际内容而去研究一般的数量关系,它考虑的是抽象的共性,而不管它们对个别具体现象的应用界限。抽象的绝对化是数学所特有的。相反,包括经济学在内的其他科学感兴趣的首先是自己所抽象的公式(数学模型)同某个完全确定的现象的对应问题及应用的约束条件。所以,经济学的数学运用首要的问题是适用性或说实践性的问题,即能否用所建立的模型去概括某一经济现象或说明某一经济问题。为简洁而又形象地对事物量化属性和结构特征进行深刻的描述,用字母、数学及其他数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象及框图等对客观事物的数量特征及其内在联系的表达形式,都可称为数学模型。运用数学模型可以研究变量之间的关系,探寻事物的变化规律,用可控变量得出必要的结果,从而概括出理论假说。
(二)构建数学模型的要求和步骤
芝加哥经济学派的观点是:数学模型应该优美,应该简单,但不能过于简化。一般来说,构建的数学模型总的要求是:(1)有足够的精确度;(2)简单实用;(3)依据充分;(4)尽量借鉴标准形式;(5)具有可控性,易于操作。
构建数学模型的步骤:(1)根据研究的目的和任务对所要研究的现象进行全系统的周密调查,以获取大量的数据资料,并对资料进行分组整理;(2)在一定的理论指导下,对数据进行观察和分析,找出影响系统的主要因素,确定主要变量;(3)发现事物的共性和数量之间的相互关系,明确系统运行的约束条件;(4)规定符号、代码,列出符合客观实际数量关系的数学表达式;(5)对数学关系式进行简化
3.数学方法应用的目的不很明确。数学也是一种语言,对某些现象之所以要用数学而不用其他形式的语言(如文字、图画、音乐、形体等)去描述,就是因为它能够比其他形式的语言更简练、更准确地将该现象表示出来。如果达不到简练准确的效果,就应该采用其他的语言形式。有些经济学家对这一点不大明白,将本来可以用浅显易懂的语言说明的问题,故意用多数人看不懂的数学公式表达出来,而得出的结论却是人人通晓的一般经济学常识。这样做的目的似乎只能解释为:可以掩饰经济理论贫乏之尴尬,可以省却向客观实际调查之劳苦,可以以渊博的数学知识作为傲视经济界同仁之资本,可以实践“所谓理论就是将简明通浅的事理以晦涩诘屈的语言描述出来”的治学之道。这方面西方经济学界也有许多深刻的教训。例如20世纪90年代,一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题,但至今成效甚微,甚至于应用方面出现了致命的偏差。
4.为刻意建立模型,对来自实际的数据采取唯我所取的实用主义态度。本来构建数学模型要对所研究的现象进行细微周密的调查,尽可能获取详尽的数字资料,并应做一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的深入分析,以期找出主要因素及各因素的数量关系,从而建立起数学表达式。可现在一些经济学家却反其道而行之,将构建数学模型的顺序颠倒了过来。采取先确定数学表达式,然后再找能够支持数学关系式成立的数据,从而验证自己所做出的理论概括的正确性。这种以主观意识为导向的研究方法是不可取的,说严重一点,它带有较强的唯心主义色彩,其实它与电脑算命有异曲同工之妙,尽管它披上了数学这层“科学”的外衣。经济学本来应是一门从实践到理论再到实践的不断用实践验证和充实的实证性科学,若反其道而行之,难免会使经济研究步入不问民众疾苦,远离社会经济生活实际的歧途。
5.用数学模型对经济进行预测分析的效果不尽如人意。仅以对股票价格预测为例就足以说明这一点。股市可以说是信息资料最为充分、最为准确,也最有条件根据各种相关资料来拟合数学模型的实验场。人们总是千方百计试图建立各种数学模型去预测股价走势。现在市场上有钱龙、胜龙、胜者之星、指南针等十几种股票行情分析软件,但是无论用哪一种软件去预测分析股票走势,似乎胜算的几率也只能维持在50%左右。无法准确预测未来走势也正是股市具有吸引投资和投机的魅力所在。近来一些从事理论物理研究的人认为股票价格也适用于量子物理中的“海森堡测不准原理”。整个宏观经济的运行以及诸如物价、失业、经济增长等经济问题要比股市复杂得多,力图用一两个数学模型去准确分析预测其动态变化是不现实的,否则会使经济学陷入尴尬的“混沌”境界。最著名的“蝴蝶效应”的实例就说明了数学模型于实际应用的局限性。麻省理工学院气象学家洛仑茨曾用计算机求解模拟地球大气的13个方程式,以预报天气。为了提高预报的精度,他把一个小小的中间变量取出。然而,在他喝完一杯咖啡回来后,却惊奇地发现:这一小小的变动已使得结果相差十万八千里!计算机没有毛病,他的改变也有道理,结果何以天上人间?洛仑茨冥思苦想,最后认定自己陷入了“混沌”现象:初始值的极端不稳定性,导致最终结果的巨大差异。好比说,加勒比海一只微不足道的蝴蝶哪一天也许只是想调调情而振动了一下它那美丽的翅膀,结果几个月后地球上竟出现一场威力无比、铺天盖地的龙卷风!混沌无所不在。宇宙是这样,地球是这样,经济现象也是这样。人们所建立的数学模型只能展示某种现象总体的、大致的、趋向性的走势。就连人的身高与体重这种高度相关的自然现象,世界各国的统计学家、生物学家所拟合的回归方程也各不相同,何况对于以人的思维和人的行为为主要导向的社会经济现象呢?近200年来,经济学史上能够经得起实践检查、为人们普遍采用的数学模型多是那些较为简便,易于应用,且能描述事物总体趋势的数学公式。如恩格尔系数、基尼系数、拉斯贝尔指数、派许指数、哈罗德-多马经济增长模型、科布-道格拉斯生产函数、凯恩斯的消费函数、希克斯的IS-LM模型等。这类数学模型的数量与汗牛充栋的经济学论著相较实在少得可怜,难免使人不对经济研究中的应用数学方法的成果感到失望。正如刘易斯在《经济增长理论》一书中所说,“大多数预测在方法上是不可行”的,“为了能预言将要发生的事,我们不能不了解所有的变量将怎样变动,单凭个人的头脑不可能建立可以预测未来的成万个变量的方程体系。”
三、关于数学模型的构建与运用
从诺贝尔经济学奖设立以来,截止到2000年已有46位经济学家分享了这项荣誉,其中有1/3获奖者的研究成果与数学、计量经济学的应用有关。诺贝尔奖的评奖机构瑞典科学院对拓展经济学领域的研究给予了积极的支持,其倡导各学科之间研究成果的交叉和融合(如有的将经济学与法学结合,有的与科学编年史结合),这些获奖者正是符合或者说迎合了评奖的判定标准。有鉴于此,我国经济学研究是否也应与国际“接轨”?其实,诺贝尔经济学奖对各国经济研究的方向和范围并不具有指导性意义,只能说其具有参考借鉴的价值。不仅是因为评奖的标准、尺度并不确定,更主要是因为经济学是一门实用性很强的科学,只有从各国的国情出发,才能使经济研究更有价值,使经济学更具有生命力。我认为,当前我国的经济应在机制转变、利益关系调整、经济体制改革如何与政治体制改革相结合等方面多做文章。至于采用什么方法,则应十八般兵器,哪种适用就选用哪种。
经济研究中应用数学方法还存在着诸多问题,只能说我们对于数学的真谛及其与经济现象的内在联系还了解得不够深透,尚未从必然王国走进自由王国。这里仅就数学模型的建立谈点自己的认识:
(一)数学抽象与数学模型
抽象性是数学的首要特征。数学以纯粹的量的关系和形式作为自己的对象,它完全舍弃了具体现象的实际内容而去研究一般的数量关系,它考虑的是抽象的共性,而不管它们对个别具体现象的应用界限。抽象的绝对化是数学所特有的。相反,包括经济学在内的其他科学感兴趣的首先是自己所抽象的公式(数学模型)同某个完全确定的现象的对应问题及应用的约束条件。所以,经济学的数学运用首要的问题是适用性或说实践性的问题,即能否用所建立的模型去概括某一经济现象或说明某一经济问题。为简洁而又形象地对事物量化属性和结构特征进行深刻的描述,用字母、数学及其他数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象及框图等对客观事物的数量特征及其内在联系的表达形式,都可称为数学模型。运用数学模型可以研究变量之间的关系,探寻事物的变化规律,用可控变量得出必要的结果,从而概括出理论假说。
(二)构建数学模型的要求和步骤
芝加哥经济学派的观点是:数学模型应该优美,应该简单,但不能过于简化。一般来说,构建的数学模型总的要求是:(1)有足够的精确度;(2)简单实用;(3)依据充分;(4)尽量借鉴标准形式;(5)具有可控性,易于操作。
构建数学模型的步骤:(1)根据研究的目的和任务对所要研究的现象进行全系统的周密调查,以获取大量的数据资料,并对资料进行分组整理;(2)在一定的理论指导下,对数据进行观察和分析,找出影响系统的主要因素,确定主要变量;(3)发现事物的共性和数量之间的相互关系,明确系统运行的约束条件;(4)规定符号、代码,列出符合客观实际数量关系的数学表达式;(5)对数学关系式进行简化
下一篇:对软件项目管理的探讨