计量经济论文随机行走的世界与计量经济学

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1、随机行走的世界与计量经济学一、随机行走的世界对我们所生活于其中的宇宙的认识和思考,一直以来吸引着各个时代思想家们的智慧。我们生活的这个宇宙木质上是什么样的呢?是以一种有序的、有规律的方式在运转还是无序的、杂乱无章的运转?这种运转能否为我们的智惹所认识?人们对这些关于宇宙问题的渴求正是造就了人类自身的智力进化和卓越品质的重耍动力Z-。在我们今天的视野所及的范围,我们知道対这些问题思考的最有影响力的思想是由18世纪的思想家们做出的。18世纪的思想家们建立了近代最有影响力的哲7体系,他们设计了一个,,有序的,,世界。在某种程度上,他们的卅界观是一种“决定论”的世界观,坚信这个

2、世界正在按照某种已经设计好的秩序在运行。持冇这个“决定论”观点的人包括诸如牛顿、爱因斯坦等最伟大的口然科学家。这个体系的科学性则是由牛顿定律和对牛顿体系进一步思考的数学定律所保证的。当然,自然科学家们这种关于宇宙的信念和洞见不可避免的影响到了从事社会科学研究的思想家们,其中也包括经济学家。经济学的创始人,亚当斯密的思想根基也是源于这样的一种信念。他把这种自然科学的有序世界的观点应用到人类社会里,形成了一种从看似“无序”到“冇序”的观念,提出了一个“和谐的经济系统”的观点。这种和谐的经济系统的动力则是人的自利动机。我们决不应该低估这种关于世界的观点的影响力和洞察力。事实上

3、,我们一直在这种“决定论”的世界观下生活并做出各种与我们口身息息相关的决策。一种对于人类经济社会的“完美和谐”的信念肓接导致了人家对政府干预经济的效果的质疑,并且主导了许多关于政府问题的争论。这种“决定论”的观点在很人程度上支撑着我们对于自由经济的信心和我们对于世界的信仰。但是这一体系在历经儿个世纪之后,遭到了怀疑。对于这种“决定论''的世界观的挑战來口于统计观点,尤其是概率论的成功。我们对以举一个简单的例子来说明这二者对于世界的看法的分歧。比如我们说,消费函数是,其屮,是自发消费,是可支配收入,c是边际消费倾向。进而我们可以把消费函数写作是可支配收入的函数:。这个消费

4、西数是更加广泛意义上的数学若干函数中的一个。这个函数明白无误地说明,居民的消费量将精确地取决于可支配收入、自发消费和边际消费倾向。这种函数关系是一种确定性的关系。但是,我们知道,这种关于居民消费的断言在现实屮毫无疑问是会受到质疑的,居民的消费量并不是精确地取决于这儿个因素。在很大的程度上,这种消费关于自发消费、可支配收入和边际消费倾向的关系是不确定的,或者说是随机的,冇着概率分布的。这就是二者Z间的差别,持冇决定论观点的人依据一种确定性的函数关系认为,这个壯界将会精确地按照数学定律所描述的那样运转。而持有统计观点的人却认为,即使是知道了这种关系,消费与其他儿个因素之间仍

5、然是一种偶然的,不确定的,有着概率分布的关系。我们把后一种对于世界的观点叫做统计观点,正是这种统计观点,打破了原来思想家们头脑中的冇序结构。但是,这二者Z间的分歧似乎是让人迷惑的。因为,当我们在利用统计方法的时候,我们却得出了一些几乎完全可靠的定律。而且,统计总体越是偶然、紊乱,就越能更好地表现出统计规律和必然性。比如,我们投掷硬币,当我们投掷的次数足够多的时候,我们发现,出现止而和反而的概率竟然惊人地各是().5。再比如,我们对于某种考试成绩的统计发现,如果样木足够的人的话,成绩分布将会呈现一种正态分布。并且,人数越多,成绩就越呈现标准正态分布。更加令人惊奇的是,看起

6、來我们做事情可能犯错谋的情况也是有规律可循的,人几乎不能随意地犯错误!总Z,某些看起来是无迹可寻的东西,似乎又都可以找到规律。这样,决定论和统计观点二者Z间又冇什么差别呢?事实上,二者Z间的差别仅在于,统计观点认为不存在绝对的定律,任何所谓的定律具实都是有着某种概率的“可能的”情形。在这个意义上说,没冇什么事情是确定无疑的。也就是说,这个世界是随机行走的,各种情况都有可能发生。尤其是在人类社会屮,如果我们相信独立于人的意识而存在的物质世界都是随机行走的,那么人类社会也会表现出这种随机性看來并不是不可以接受的。但是,这并不就意味着随机行走的世界会因为其不确定性而无法认识,

7、即使这种随机行走的世界确实可能形成一种混沌状态。我们能够在“决定论”和关于世界的“统计观点”那里架起一座桥梁。那就是:我们和信,我们可以得到一些定律,这些定律是对某些事情本质的一种最好近似,即使这些事情的本质可能并不是一元的。或者说,这个世界会从无序走向某种程度上的有序。对这些统计定律的发现,在我们的专业范围内,就是计量经济学的任务了。二、随机行走的世界与计量经济学的任务事实上,统计的成功应用在很早就已经开始了。大约在17世纪,冇一位叫做格兰特的英国商人就通过研究注意到:因事故、口杀、各种疾病而死亡的人的百分比是固定的。这几乎叫人感到惊奇

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