Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Экономика -> Клейнер Г.Б. -> "Эконометрические зависимости: принципы и методы построения" -> 29

Эконометрические зависимости: принципы и методы построения - Клейнер Г.Б.

Клейнер Г.Б. , Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. Под редакцией Баковецкой B.C. — М.: Наука, 2000. — 104 c.
ISBN 5-02-008348-8
Скачать (прямая ссылка): ekonometricheskie_zavisimosti.djvu
Предыдущая << 1 .. 23 24 25 26 27 28 < 29 > 30 31 32 33 34 35 .. 46 >> Следующая

К тому же эффективность математико-статистических методов обосновывается только "в среднем". Однако, применяя хороший "в среднем" метод при решении конкретной статистической задачи, мы не можем быть уверены, что наша ситуация "средняя" (грубо говоря, если метод дает небольшую ошибку в 90% случаев, мы не можем быть уверены, что не попали в "плохие" 10%). Поэтому может оказаться, что найденные этим методом зависимости справедливы для указанной "генеральной совокупности", но не для той ее части, которая состоит из "реальных объектов". Не следует преувеличивать и важность того, что при увеличении объема выборки ошибка оценки искомой зависимости в определенном смысле ("с вероятностью 1") стремится к нулю..Действительно, не видим же мы ничего страшного в том, что большое количество малых воздействий может существенно изменить траекторию движения материальной точки, а большое количество опечаток может существенно изменить не только впечатление о книге, но и ее содержание. Поэтому отнюдь не всегда увеличение объема исходной информации должно компенсировать ее неточность.
5. Что касается традиции, то эта сторона дела имеет существенное значение, когда речь идет о давно сложившейся отрасли знания, обладающей свойствами преемственности полученных результатов (математика, физика, история и т.д.). К сожалению, экономическая наука в целом и экономико-математическое моделирование в частности не могут пока быть отнесены к такого рода дисциплинам. Многие базис-
62
ные положения экономической теории подвергаются регулярному пересмотру, а рекомендации приводят к провалам [51]. Та же неустойчивость характерна и для модельной части экономической науки, достаточно вспомнить в качестве примера многолетнюю дискуссию о применимости модели САРМ для описания функционирования фондового рынка [52].
Таким образом, наиболее распространенные доводы в пользу применения исключительно вероятностного подхода не следует считать неопровержимыми. Целесообразно поэтому более внимательно рассмотреть основы этого подхода и связь их с реальностью, имея в виду отнюдь не "ниспровержение** вероятностных методов (такие попытки хорошо известны), а более точное для сегодняшних условий определение места вероятностного подхода в арсенале современных средств моделирования экономики.
Начнем с того, что теория вероятностей как математическая наука базируется на определенной системе аксиом, при этом понятия "случайного события" и "вероятности" считаются первичными, неопределяемыми15. Таким образом, эта теория не выводит указанные понятия из свойств реального мира. Приведенные же выше и иные описательные определения "случайности" как свойства реального мира поясняют ее в иных терминах, которые сами нуждаются в определениях ("встреча или комбинация явлений", "другая причина, не связанная с первой" и т.п.). В общем случае одни понятия определяются на основе других, поэтому в конечном счете приходится принимать всю совокупность понятий без точного определения. Более того, базисное исходное понятие должно характеризовать некоторое свойство случайных событий, присущее реальному миру, и тем самым представлять некоторое утверждение, принимаемое без доказательства, "аксиому А", из которой все остальные утверждения выводятся дедуктивными рассуждениями. Но тогда, как показано в [53. С. 59-60], "поскольку абсолютная достоверность событий невозможна, все, что А могла бы утверждать, должно быть сформулировано только в терминах "вероятности".
Иными словами, теоретически определить вероятности, не ссылаясь на них, нельзя. Поэтому на практике исходная вероятностная мера (величины /?,), вводимая аксиоматически, возникает "из ниоткуда", >и потому не отражает каких-то реально существующих объектов или явлений. Более того, она неизмерима (в нашей терминологии), а правомерность ее использования подтверждается (и то - с некоторой вероятностью!) лишь в условиях массового применения получаемых результатов.
Недостаточная наглядность понятия вероятностной меры, отсутствие его "материальных носителей" еще ярче проявляются при рассмотрении недискретных СВ. Так, трудно "наглядно" объяснить, почему из
15 Исходным в теории вероятностей считается в общем случае вероятностное пространство, включающее одновременно пространство элементарных событий, а-алгебру подмножеств этого пространства и вероятностную меру, определенную на таких подмножествах.
63
того, что событие имеет вероятность 0, не следует его неосуществимость, а из того, что событие имеет вероятность 1, не следует, что оно обязательно осуществится16. Нельзя "наглядно** объяснить и тот факт, что не всякое множество элементарных исходов имеет вероятность. Разумеется, все эти факты становятся естественными и объяснимыми, если рассматривать их как логические следствия из первоначальных аксиом теории вероятностей. Но тогда мы имеем дело с ветвью чистой математики, развивающейся только на основе своих внутренних законов и оперирующей с удобными для их описания понятиями, не имеющими прямых аналогов в реальной действительности. Об этом весьма строго высказывается Дж. Литтлвуд [53. С. 62-63]: «Мы подходим, наконец, к связи между идеальной теорией и реальным миром, или "реальной" вероятностью. Сторонник математической школы, если он последователен, в вопросах приложений умывает руки. Тому, кто ими интересуется, он говорит, что реальная система существует параллельно обычной теории: "Если хотите, попробуйте: в мою задачу не входит обоснование приложений; это вопрос философский, я же математик". Он часто также слонен сказать: "попробуйте, если что-нибудь выйдет, то это и будет оправданием". Но теперь он уже не только философствует, но и делает характерную ошибку. Опытная проверка того, что гипотеза "работает", не может как индуктивное суждение служить обоснованием этой гипотезы по существу».
Предыдущая << 1 .. 23 24 25 26 27 28 < 29 > 30 31 32 33 34 35 .. 46 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed