https://ruh666.livejournal.com/803155.html
Я бывший преподаватель, и у меня осталось много неприятных воспоминаний о бесконечных спорах по поводу методологии. Среди этих тем — вопрос о том, как следует использовать количественные методы в экономике и когда они подходят (если вообще подходят когда-либо) для открытия и уточнения экономических законов и аксиом.
Но эти вещи обсуждаются не только в академической среде. Например, я продолжаю получать сообщения от обычных людей, которые, очевидно, столкнулись с идеей — на самом деле стереотипом — который утверждает, что австрийская экономическая школа “ненавидит математику”.
Этот вопрос все еще иногда возникает у некоторых людей, посещающих мероприятия Института Мизеса, или среди тех, кто пишет в разделе комментариев на сайте mises.org.
Итак, давайте рассмотрим этот вопрос с точки зрения неакадемиков: почему люди считают, что австрийцы “ненавидят математику”?
Что ж, как и в случае многих других легенд и стереотипов, в основе этого представления есть доля правды.
Людвиг фон Мизес и более поздние экономисты мизесианской традиции действительно критически относились к использованию количественных методов, когда дело доходило до “экономической науки”.
Но для Мизеса и многих австрийцев “экономика” — это очень специфическая вещь, и она не включает экономическую историю или аналогичные области, которые связаны с описанием тенденций в экономике. Этот скептицизм по отношению к количественным методам не должен интерпретироваться как общее противодействие использованию данных для исследований и создания картины большого мира.
Итак, в чем именно заключаются проблемы с “математикой”? И когда математика может быть полезна?
Экономическая теория — в узком понимании — не требует количественных инструментов
Для Мизеса, многих австрийцев и других, использующих “каузально-реалистический подход” цель экономики, как науки, состоит в том, чтобы объяснить, как работает экономика, путем выявления причинно-следственных связей между экономическими действиями и событиями.
Например, при рассмотрении последствий повышения минимальной заработной платы экономика должна помочь нам понять, что происходит в результате этого события. То есть какова причинно-следственная связь между повышением заработной платы и тем, что будет дальше? Методы Мизеса говорят нам, что при прочих равных условиях, если правительство заставляет цены на труд повышаться, спрос на труд будет падать.
По мнению Мизеса, детали этого объяснения могут быть выведены из основных аксиом и законов, говорящих о том, что люди требуют меньше товаров или услуг при повышении цен.
В более общем плане экономика — это в значительной степени процесс принятия того, насколько мало мы знаем наверняка о людях (нам точно известен, например, тот факт, что когда люди действуют, они действуют в надежде каким-то образом улучшить свою жизнь), и использования этих знаний для вывода последствий более сложных явлений, таких как рост заработной платы.
Это не требует сложных математических вычислений, потому что дедукция не требует большого количества количественных наблюдений, как в случае с индуктивным подходом. Когда используется индукция, как, например, в физике, большое количество конкретных наблюдений представляется в количественной форме и используется для общего вывода. Конечно, некоторые люди, называющие себя экономистами, пробуют использовать этот метод. Они рассматривают множество случаев повышения минимальной заработной платы и пытаются определить корреляцию между повышением заработной платы и последующими событиями. Иногда данные показывают, что занятость растет в регионе, где было предписано повышение заработной платы. Иногда занятость падает. Эти экономисты затем бесконечно спорят об этом. Однако ни в коем случае корреляция, полученная таким образом не объясняет, почему занятость повышается или понижается, и эти методы — несмотря на усилия сделать это — не устраняют шум других событий, которые происходят в экономике в то же время и которые влияют на заработную плату.
Мизес отверг этот подход для социальных наук — среди этих причин был тот факт, что эксперименты в социальных науках не повторяются, а экономические явления нельзя изолировать. Чтобы понять взаимосвязь между такими событиями, как требования к заработной плате и уровням занятости, нужна теория, а не просто наблюдение того, что два события произошли рядом друг с другом во времени. Мизес пишет в Human Action:
Понимание того, что при прочих равных условиях увеличение спроса должно приводить к повышению цен, не основано на опыте. Никто никогда не был и никогда не будет в состоянии наблюдать за изменением одного из рыночных фактов при прочих равных условиях. … Ни один разумный человек не может утверждать, что отношения между ценой и предложением в целом или в отношении определенных товаров постоянны. Напротив, мы знаем, что внешние явления влияют на разных людей по-разному, что реакции одних и тех же людей на одни и те же внешние события различаются и что невозможно распределить людей по классам, которые реагируют одинаково.
То есть, если мы занимаемся определением основных аксиом и законов, наблюдение за множеством транзакций на рынке само по себе не скажет нам того, что нам нужно знать. В конце концов, ни одно из этих наблюдений не говорит нам, в какой степени различные внешние события влияют на результат. Решение работодателя нанять работника нельзя ограничивать только изменением минимальной заработной платы. Другие факторы всегда в игре. Ничто не случается при прочих равных.
Таким образом, становится необходимым дедуктивное рассуждение на основе базовых аксиом.
Тот факт, что экономика не требует математики, не означает, что математика не может нам помочь
Но вот ключевой момент: Мизес абсолютно не предполагал, что экономика сообщает нам все, что нам нужно знать о человеческом опыте, или что с помощью экономики и дедуктивного метода может быть получена некая всеобъемлющая теория человеческой цивилизации. Тем не менее, некоторые критики австрийцев, которые не сделали свою домашнюю работу, предполагают, что многие австрийцы думают, что все, что нам нужно знать за пределами физических наук, можно получить без эмпирических исследований. Мизес никогда этого не говорил. На самом деле никто так не думает.
Исследуя взаимосвязь между методами Мизеса и количественными методами, важно отметить, что сфера экономической науки весьма ограничена. В самом деле, Мизес в своих трудах неоднократно объясняет, что человеческие мысли и переживания является предметом других наук, таких как психология.
Однако сегодня многие люди путают экономику с множеством областей, которые на самом деле не являются экономикой в понимании Мизеса. Например, Мизес пишет, что “Статистика — это метод представления исторических фактов, касающихся цен и других соответствующих данных о человеческой деятельности. Это не экономика, и она не может производить экономические теоремы и теории. Статистика цен — это экономическая история”.
Он также пишет: “Экономическая история, описательная экономика и экономическая статистика, конечно же, история”.
Другими словами, многое из того, что люди обычно считают экономикой, на самом деле является историей. Это не значит, что история достойна презрения. Мизес не был врагом историков. Просто для Мизеса исследование банковских резервов, скажем, 1935 года, не является экономическим. Это историческое исследование. Это экономическая история. Это описательная экономика — в отличие от экономики Мизеса, которая является объяснительной экономикой.
Также стоит отметить, что многие австрийцы, в том числе Мизес, считали, что необходимо сверяться с исторической информацией и даже использовать ее.
Как заметил Пер Байлунд:
Эмпирические исследования (“история”) важны в австрийской экономике и имеют больший охват, чем в мейнстримной экономической науке. Мизес занимался прикладными исследованиями в Венской торговой палате и основал Австрийский институт исследований цикла деловой активности, первым директором которого назначил Хайека. Именно здесь Хайек провел большую часть исследований бизнес-цикла, которые впоследствии принесли ему Нобелевскую премию. Критики не могут понять более узкого определения теории австрийцами, в котором теория представляет собой не набор гипотез, а истинные общие утверждения. Австрийская экономическая теория не может быть разработана с использованием неполных и неточных измерений и наблюдений. Но это не означает, что австрийцы не могут или не будут проводить эмпирические исследования.
Мюррей Ротбард, конечно, написал большое количество книг и статей, которые были книгами и статьями по истории.
Когда количественные методы очень полезны
Экономическая история и статистические исследования по темам, связанным с экономикой, — это хорошо. Вот пример того, насколько важны эти исследования:
Антикапиталисты часто утверждают, что на протяжении десятилетий в мире доминировала свободная рыночная экономика, и что политики во всем мире ввели в действие большое количество либертарианских политик, которые отдают предпочтение так называемой “неолиберальной” экономике, фактически свободной от государственного вмешательства.
Правда ли это?
Что ж, мы не можем прийти к заключению, используя экономические теоремы или дедуктивное рассуждение. Вопрос является эмпирическим: придерживались ли политические институты невмешательства в последние десятилетия? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны изучить налоговые поступления, налоговые ставки, правительственные постановления и общее количество государственных служащих. Возможно, нам придется собрать большие объемы данных.
Если данные действительно показывают, что правительства собирают больше налоговых поступлений и регулируют рынки больше, чем в прошлом (как это и есть на самом деле), то мы можем сказать: “Эмпирические данные показывают, что антикапиталисты ошибаются. Миром правят не рыночные либертарианцы”.
Ясно, что мы не смогли бы ответить на этот вопрос, не прибегая к количественным методам.
Более того, эмпирические данные могут быть ключевыми для иллюстрации того, насколько верны определенные экономические законы и аксиомы.
Например, работа Мизеса показывает нам, что экономические подъемы и спады являются артефактом искусственной кредитной экспансии. Это экономический закон, который был объяснен и открыт дедуктивными методами Мизеса.
Но это само по себе не приносит нам много пользы при обсуждении политической экономии, когда антикапиталист говорит: “Финансовый кризис 2009 года был вызван тем фактом, что финансовые рынки практически не регулируются! Причиной катастрофы стала жадность!”
Без экономической истории и эмпирической информации очень трудно дать опровержение этому антикапиталистическому утверждению, кроме как в самом общем теоретическом плане. С другой стороны, если мы действительно покажем, что финансовые рынки не являются “практически нерегулируемыми”, и укажем на отсутствие доказательств того, что “жадность” внезапно стала более широко распространенной в 2007 году, то нам будет намного легче проиллюстрировать теорию Мизеса о кредитной экспансии, которая в наибольшей степени соответствует фактам. Эмпирический вопрос о жадности и регулировании не “доказывает” и не опровергает правильность теории Мизеса. Однако эмпирическая информация помогает проиллюстрировать, что теория Мизеса соответствует действительности.1
Итак, давайте навсегда отбросим идею о том, что австрийцы “ненавидят математику” или что количественные методы бесполезны или в какой-то степени презренны. Это не так. Они просто не играют ключевой роли в понимании и формулировании хорошей экономической теории. И это нормально.
отсюда
Апрельский Elliott Wave Theorist Боба Пректера (3 рынка - акции, товары и процентные ставки) (бесплатно по промо-коду RUH666)
Видеоурок от Джеффри Кеннеди: «Как найти идеальный момент для входа»
Наш редактор Crypto Pro Service показывает, что волны Эллиотта предсказывают для Dogecoin после его роста на 9250% с начала года.
Три видео о товарных рынках (хлопок, соя, нефть) - бесплатный доступ на elliottwave com
Руководство по крипто-трейдингу: 5 простых стратегий, чтобы не упустить новую возможность
Теперь настольную книгу волновиков "Волновой принцип Эллиотта" можно найти в бесплатном доступе здесь
И не забывайте подписываться на мой телеграм-канал и YouTube-канал
Бесплатное руководство «Как найти возможности для торговли с высокой вероятностью с помощью скользящих средних»
