Критика эконометрики
Было много критических замечаний по поводу полезности эконометрики как дисциплины и очевидных широко распространенных методологических недостатков в практике эконометрического моделирования.
Трудности в спецификации модели
[ редактировать ]Как и другие формы статистического анализа, плохо определенные эконометрические модели могут демонстрировать ложную корреляцию , когда две переменные коррелируют, но не связаны причинно-следственной связью. Широко распространено мнение, что экономист Рональд Коуз сказал: «Если вы пытаете данные достаточно долго, они сознаются». [1] Макклоски утверждает, что в опубликованных эконометрических работах экономисты часто не используют экономические аргументы для включения или исключения переменных, двусмысленно придают статистическую значимость существенной значимости и не сообщают о силе своих выводов. [2]
Экономические переменные нелегко изолировать для экспериментальной проверки, но Эдвард Лимер утверждает, что нет существенной разницы между эконометрическим анализом и рандомизированными или контролируемыми исследованиями при условии, что использование статистических методов снижает погрешность спецификации, эффекты коллинеарности между переменными, того же порядка, что и неопределенность, обусловленная размером выборки. [3]
Экономисты часто сталкиваются с большим количеством часто сильно коллинеарных потенциальных объясняющих переменных, в результате чего предвзятость исследователя играет важную роль в их выборе. Лимер утверждает, что экономисты могут смягчить это, проводя статистические тесты с различными конкретными моделями и отбрасывая любые выводы, которые оказываются «хрупкими», делая вывод, что «профессионалы ... должным образом воздерживаются от убеждений до тех пор, пока не будет показано, что вывод адекватно нечувствителен к выбору». предположений». [4] Однако, как сказал Сала-и-Мартин [5] Как показало исследование, часто можно указать две модели, предполагающие противоположные отношения между двумя переменными. Роберт Гольдфарб назвал это явление «феноменом возникающего непокорного результата». [6]
Лука критикует
[ редактировать ]Роберт Лукас раскритиковал использование чрезмерно упрощенных эконометрических моделей макроэкономики для прогнозирования последствий экономической политики , утверждая, что структурные отношения, наблюдаемые в исторических моделях, разрушаются, если лица, принимающие решения, корректируют свои предпочтения, чтобы отразить изменения в политике. Лукас утверждал, что политические выводы, сделанные на основе современных крупномасштабных макроэконометрических моделей, недействительны, поскольку экономические субъекты изменят свои ожидания относительно будущего и соответствующим образом скорректируют свое поведение.
Лукас утверждал, что хорошая макроэконометрическая модель должна включать в себя микрооснования для моделирования последствий изменения политики, при этом уравнения представляют собой экономических репрезентативных агентов, реагирующих на экономические изменения на основе рациональных ожиданий будущего; подразумевая, что их модель поведения могла бы быть совершенно иной, если бы экономическая политика изменилась.
Современные сложные эконометрические модели, как правило, разрабатываются с учетом критики Лукаса и рациональных ожиданий, но Роберт Солоу утверждал, что некоторые из этих современных динамических стохастических моделей общего равновесия были не лучше, поскольку предположения, которые они делали об экономическом поведении на микроуровне, «в целом были ошибочными». фальшивый». [7]
Другая основная критика
[ редактировать ]Глядя в первую очередь на макроэкономику, Лоуренс Саммерс раскритиковал эконометрический формализм, утверждая, что «эмпирические факты, в которых мы наиболее уверены и которые обеспечивают наиболее надежную основу для теории, - это те, которые требуют наименее сложного статистического анализа для восприятия». Он рассматривает два высоко оцененных макроэконометрических исследования ( Хансен и Синглтон (1982, 1983) и Бернанке (1986)) и утверждает, что, хотя оба блестяще используют эконометрические методы, обе статьи на самом деле не доказывают ничего, на чем могла бы основываться будущая теория. . Отмечая, что в естественных науках «исследователи спешат проверить обоснованность утверждений конкурирующих лабораторий, а затем опираться на них», Саммерс отмечает, что в экономике такое случается редко, что, по его мнению, является результатом того факта, что « результаты [эконометрических исследований] редко являются важным вкладом в создание теории или в эволюцию профессионального мнения в целом». Саммерсу: [8]
Успешные эмпирические исследования характеризуются попытками оценить силу ассоциаций, а не оценивать структурные параметры, словесными описаниями того, как могут действовать причинные связи, а не явными математическими моделями, а также умелым использованием тщательно выбранных естественных экспериментов, а не сложной статистической техники для исследования. добиться идентификации.
Критика австрийской школы
[ редактировать ]Современная Австрийская школа экономики обычно отвергает большую часть эконометрического моделирования. Они утверждают, что исторические данные, используемые для создания эконометрических моделей, отражают поведение в обстоятельствах, характерных для прошлого; таким образом, эконометрические модели демонстрируют корреляционные, а не причинно-следственные связи. Эконометристы отреагировали на эту критику, приняв квазиэкспериментальные методологии. Экономисты австрийской школы по-прежнему скептически относятся к этим исправленным моделям, продолжая считать, что статистические методы непригодны для социальных наук. [9]
Австрийская школа считает, что для установления причинно-следственной связи необходимо знать контрфактическое явление. Изменения, вызванные контрфактом, затем можно было бы извлечь из наблюдаемых изменений, оставив только изменения, вызванные переменной. Принять эту критику очень сложно, поскольку «не существует надежного метода установления однозначно верного контрфакта» для исторических данных. [10] Что касается неисторических данных, австрийская критика встречает рандомизированные контролируемые исследования . В рандомизированных контролируемых исследованиях контрольная группа действует как контрфакт, поскольку они испытывают в среднем то же, что испытала бы группа лечения, если бы их не лечили. Именно на этой прочной основе основана параметрическая статистика (в гауссовском смысле). Рандомизированные контролируемые исследования должны быть целенаправленно подготовлены, чего не требуют исторические данные. [11] Использование рандомизированных контролируемых исследований становится все более распространенным в исследованиях в области социальных наук. В Соединенных Штатах, например, Закон о реформе образовательных наук 2002 года поставил финансирование исследований в области образования в зависимость от научной обоснованности, частично определяемой как «экспериментальные планы с использованием случайного назначения, когда это возможно». [12] Отвечая на вопросы причинно-следственной связи, параметрическая статистика учитывает только австрийскую критику рандомизированных контролируемых исследований.
Если данные не получены в результате рандомизированного контролируемого исследования, специалисты по эконометрике отвечают на австрийскую критику квазиэкспериментальными методологиями. Эти методологии пытаются извлечь апостериорные факты, чтобы использование инструментов параметрической статистики было оправдано. Поскольку параметрическая статистика зависит от любого наблюдения, следующего за распределением Гаусса, которое гарантируется только центральной предельной теоремой в методологии рандомизации, использование таких инструментов, как доверительный интервал, будет выходить за рамки их спецификации: величина смещения выбора всегда будет неизвестный. [13] Лучшее приближение к рандомизированному контролируемому исследованию, обеспечиваемое квазиэкспериментальным методом, уменьшит эту ошибку отбора, но эти методы не являются строгими, и невозможно точно сделать вывод, насколько неправильными будут знакомые параметрические меры, такие как мощность и статистическая значимость, если они рассчитано на основе этих дополнительных допущений. Когда параметрическая статистика используется сверх своих спецификаций, специалисты по эконометрике утверждают, что понимание будет превышать неточность, в то время как австрийцы утверждают, что неточность превысит понимание. Историческим примером этих дебатов являются дебаты Фриша и Леонтьева «Ловушки», в которых Фриш занимает австрийскую позицию, а Леонтьев придерживается эконометрической позиции. [14] Структурное причинное моделирование, которое пытается формализовать ограничения квазиэкспериментальных методов с точки зрения причинности, позволяя экспериментаторам точно количественно оценить риски квазиэкспериментальных исследований, является новой дисциплиной, берущей свое начало в работах Джуди Перла .
Критика практики
[ редактировать ]Кеннеди (1998, стр. 1–2) сообщает, что специалистов по эконометрике обвиняют в использовании кувалд для раскалывания арахиса . То есть они используют широкий спектр сложных статистических методов, закрывая глаза на недостатки данных и множество сомнительных предположений, необходимых для применения этих методов . [15] Кеннеди цитирует Стефана Валаваниса 1959 года: критику практики в учебнике по эконометрике
Эконометрическая теория подобна изысканно сбалансированному французскому рецепту, в котором точно указано, сколько оборотов следует смешивать соус, сколько каратов специй добавлять и сколько миллисекунд нужно запекать смесь при температуре ровно 474 градуса. Но когда статистический повар обращается к сырью, он обнаруживает, что сердцевины плодов кактуса недоступны, поэтому заменяет его кусочками дыни; там, где рецепт требует вермишели, он использовал тертую пшеницу; и он заменяет карри зеленым кубиком для одежды, черепашьими яйцами шарики для пинг-понга, а Шалифуньяк урожая 1883 года - банкой скипидара. (1959, стр.83) [16]
См. также
[ редактировать ]Примечания
[ редактировать ]- ^ Гордон Таллок , «Комментарий к «Призыву Дэниела Кляйна к экономистам, которые выступают за свободу»», Eastern Economic Journal , весна 2001 г., примечание 2 (Текст: «Как говорит Рональд Коуз, «если вы пытаете данные достаточно долго, они признаются» »» Примечание: «Я слышал, как он говорил это несколько раз, насколько мне известно, он никогда не публиковал это».)
- ^ Макклоски, DN (май 1985 г.). «Функция потерь затерялась: риторика тестов значимости» (PDF) . Американский экономический обзор . 75 (2): 201–205.
- ^ Лимер, Эдвард (март 1983 г.). «Давайте устраним мошенничество из эконометрики». Американский экономический обзор . 73 (1): 31–43. JSTOR 1803924 .
- ^ Лимер, Эдвард (март 1983 г.). «Давайте устраним мошенничество из эконометрики». Американский экономический обзор . 73 (1): 31–43. JSTOR 1803924 .
- ^ Сала-и-Мартин, Ксавье X (ноябрь 1997 г.). «Я только что выполнил четыре миллиона регрессий» . Серия рабочих документов. дои : 10.3386/w6252 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Гольдфарб, Роберт С. (декабрь 1997 г.). «Теперь вы это видите, теперь нет: появление противоположных результатов в экономике». Журнал экономической методологии . 4 (2): 221–244. дои : 10.1080/13501789700000016 . ISSN 1350-178X .
- ^ Солоу, Р. (2010) «Создание экономической науки для реального мира». Архивировано 4 февраля 2011 г., в Wayback Machine , подготовленное заявление Роберта Солоу, почетного профессора Массачусетского технологического института, комитету Палаты представителей по науке и технологиям, Подкомитет по расследованиям и надзору: 20 июля 2010 г.
- ^ Саммерс, Лоуренс (июнь 1991 г.). «Научная иллюзия в эмпирической макроэкономике». Скандинавский экономический журнал . 93 (2): 129–148. дои : 10.2307/3440321 . JSTOR 3440321 .
- ^ Гаррисон, Роджер - в книге «Значение Людвига фон Мизеса: вклад в экономику, социологию, эпистемологию и политическую философию», изд. Хербенер, стр. 102–117. «Мизес и его методы»
- ^ ДеМартино, Джордж Ф. (2021). «Призрак непоправимого невежества: контрфакты и причинность в экономике» . Обзор эволюционной политической экономии . 2 (2): 253–276. дои : 10.1007/s43253-020-00029-w . ISSN 2662-6136 . ПМЦ 7792558 .
- ^ Ангрист, Джошуа; Пишке, Йорн-Штеффен (15 декабря 2008 г.). В основном безобидная эконометрика . Издательство Принстонского университета. ISBN 978-1400829828 .
- ^ Закон о реформе образовательных наук 2002 г. , Pub. Л. 107–279; Утвержден 5 ноября 2002 г.; 116 Стат. 1941 г., с поправками, внесенными PL 117–286, принятыми 27 декабря 2022 г. " https://www.govinfo.gov/content/pkg/COMPS-747/pdf/COMPS-747.pdf "
- ^ Харрис, Энтони Д.; МакГрегор, Джессина С.; Перенцевич, Эли Н.; Фуруно, Джон П.; Чжу, Цзинкунь; Петерсон, Дэн Э.; Финкельштейн, Джозеф (2006). «Использование и интерпретация квазиэкспериментальных исследований в медицинской информатике» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 13 (1): 16–23. дои : 10.1197/jamia.M1749 . ISSN 1067-5027 . ПМК 1380192 . ПМИД 16221933 .
- ^ Леонтьев, Василий Васильевич (1934). «Ловушки при построении кривых спроса и предложения: ответ» . Ежеквартальный экономический журнал . 48 (2): 355–361. дои : 10.2307/1885615 . ISSN 0033-5533 . JSTOR 1885615 .
- ^ Кеннеди, П. (1998) Руководство по эконометрике , Блэквелл, 4-е издание.
- ^ Валаванис, Стефан (1959) Эконометрика , McGraw-Hill