Математическая экономика
Что такое математическая экономика?
Математическая экономика — это метод экономики, который использует математические принципы и инструменты для создания экономических теорий и исследования экономических затруднений. Математика позволяет экономистам создавать точно определенные модели, из которых с помощью математической логики могут быть получены точные выводы, которые затем могут быть проверены с использованием статистических данных и использованы для количественного прогнозирования будущей экономической деятельности.
Сочетание статистических методов, математики и экономических принципов позволило разработать эконометрику. Достижения в области вычислительной мощности, методов работы с большими данными и других передовых математических приложений сыграли большую роль в превращении количественных методов в стандартный элемент экономики.
Понимание математической экономики
Математическая экономика опирается на определение всех соответствующих допущений, условий и причинно-следственных структур экономических теорий в математических терминах. Это дает два основных преимущества. Во-первых, он позволяет экономистам-теоретикам использовать математические инструменты, такие как алгебра и исчисление, для описания экономических явлений и делать точные выводы из их основных предположений и определений. Во-вторых, это позволяет экономистам операционализировать эти теории и выводы, чтобы их можно было эмпирически проверить с использованием количественных данных и, в случае подтверждения, использовать для получения количественных прогнозов по экономическим вопросам в интересах бизнеса, инвесторов и политиков.
До конца 19 века экономическая наука в значительной степени полагалась на словесные, логические аргументы, ситуационные объяснения и выводы, основанные на неофициальных данных, чтобы попытаться понять экономический феномен. Экономисты часто боролись с конкурирующими моделями, способными объяснить одну и ту же повторяющуюся взаимосвязь, называемую эмпирической закономерностью, но не могли окончательно определить степень связи между центральными экономическими переменными.
В то время математическая экономика была отклонением в том смысле, что она предлагала формулы для количественной оценки изменений в экономике. Это вернулось в экономику в целом, и теперь большинство экономических теорий имеют те или иные математические доказательства.
От Мейн-стрит до Уолл-стрит и Вашингтона лица, принимающие решения, привыкли к жестким количественным прогнозам экономики из-за влияния математической экономики. Например, при определении денежно-кредитной политики центральные банки хотят знать вероятное влияние изменений официальных процентных ставок на инфляцию и темпы роста экономики. Именно в таких случаях экономисты обращаются к эконометрике и математической экономике.
Эконометрика
Эконометрика пытается превратить абстрактные экономические теории в полезные инструменты для ежедневного принятия экономических решений, сочетая математическую экономику со статистическими методами. Цель эконометрики в целом состоит в том, чтобы преобразовать качественные утверждения, такие как «взаимосвязь между двумя или более переменными положительна», в количественные утверждения, такие как « расходы на потребление увеличиваются на 95 центов на каждый доллар увеличения располагаемого дохода».
Эконометрика особенно полезна при решении задач оптимизации, когда, например, лицо, определяющее политику, ищет наилучшую корректировку из ряда корректировок, чтобы повлиять на конкретный результат.
Поскольку мы наводнены все большим количеством информации, эконометрические методы стали повсеместными в экономике. Как говорится во «Введении в эконометрику» Сток и Уотсон, «эконометрические методы используются во многих отраслях экономики, включая финансы, экономику труда, макроэкономику,. микроэкономику и экономическую политику».
Решения в области экономической политики редко принимаются без эконометрического моделирования для оценки их воздействия, а эмпирические экономические статьи редко публикуются без какого-либо эконометрического содержания.
Критика математической экономики
Критики предупреждают, что математическая экономика может затемнить, а не прояснить экономическую теорию, и создать ложный вид точности, уверенности как в теоретической, так и в эмпирической экономике. Формулирование утверждений об экономических теориях в математических терминах всегда должно зависеть от кропотливо точного определения терминов, которые рассматриваются как величины в математической модели.
К сожалению, из-за того неизбежного факта, что экономические явления всегда включают в себя субъективные и ненаблюдаемые элементы, которые имеют место в человеческом сознании изучаемых экономических агентов, такое точное определение никогда не бывает полностью возможным в экономической науке. Это неизбежно приводит к двусмысленности интерпретации и искажению факторов, которые не могут быть легко вписаны в математическую или эконометрическую модель.
Именно такой двусмысленности и подтасовок стремится избежать практика математической экономики в своем стремлении дать жесткие и точные ответы на вопросы лиц, принимающих решения, и политиков. В лучшем случае это резко ограничивает уровень уверенности в выводах, полученных таким образом, а в худшем случае сложная математика может использоваться для сокрытия принципиально вводящих в заблуждение результатов и выводов.
В результате экономисты и те, кто полагаются на них как на экспертов и авторитетов, как правило, замалчивают эти вопросы в интересах уверенности и уверенности в продвижении предпочитаемых ими экономических объяснений и политических предписаний.
Особенности
Математическая экономика – это форма экономики, которая опирается на количественные методы описания экономических явлений.
Хотя на экономическую дисциплину сильно влияет предвзятость исследователя, математика позволяет экономистам точно определять и проверять экономические теории на реальных данных.
Решения в области экономической политики редко принимаются без математического моделирования для оценки их воздействия, а новые статьи по экономике редко публикуются без математического анализа.
