La mayoría de los modelos que he visto el uso de los valores esperados. ¿Por qué es este un mejor modelo económico de la incertidumbre y los agentes económicos y por tanto para hacer las mejores conjeturas", con el resultado de 'espíritus animales' jugando un importante papel. Por ejemplo, parece que nadie sabe de dónde bitcoin iba a la cabeza, de seguro, de ahí la plagado de espíritus animales-eqsue especulación de los involucrados y de precio variable.
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Bill718
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Se puede distinguir entre probabilística de la aleatoriedad (que puede ser cuantificado) y la incertidumbre. Este artículo por un Investigador de la Fed se explica esto: "El Mercado de valores: más Allá de Riesgo se Encuentra la Incertidumbre" (Frank Schmid). Como la etiqueta de la pregunta sugiere, este se asocia con Keynes, y post-Keynesiana de la economía en la actualidad. Por lo tanto, si usted mira el post-Keynesiana de la literatura, podrás ver más de la discusión de la incertidumbre.
La "corriente principal" de la economía y de las finanzas se centran en cuantificable modelos. Como resultado, se basan en la teoría de la probabilidad, y espera que los valores son muy comunes. Sin embargo, la opción de fijación de precios de la teoría no toma en cuenta el conjunto de la distribución de probabilidad, y así la "incertidumbre" que podría ser considerado como las propiedades de la cola de la distribución. En vez de describir el precio de bitcoin como incierto, la tendencia sería la de encontrar un modelo (tales como "racional de la burbuja") que pueden ajustarse a los datos observados. Es decir, uno puede argumentar que es posible analizar bitcoin utilizando un estándar de marco probabilístico.
Si el enfoque probabilístico o más cualitativo post-Keynesiana enfoque es "mejor" que va a ser de opinión, y por eso no quieren dedicarse a eso. (Como una exención de responsabilidad, estoy en el post-Keynesiana campamento.)
Yacoby
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¿Por qué es este un mejor modelo económico de la incertidumbre y los agentes económicos y por tanto para hacer las mejores conjeturas", con el resultado de 'espíritus animales' jugando un importante papel?
Tu pregunta está mal planteada, pero voy a tratar de responder lo que yo creo que usted está luchando con. Nos vamos a ir muy simple de lanzar una moneda. Vamos a simplificar aún más en que nuestra moneda será "justo". Usted tiene dos opciones. Si apuesta \$1,000, entonces usted va a ganar \$1,000 o perder los 1.000 dólares de la apuesta. Vamos a ignorar por qué alguien iba a ofrecer esta apuesta. Vamos a suponer que la oferta ha positiva de la utilidad marginal para el oferente. Su alternativa es no apostar. También supondremos lineal de la utilidad de la riqueza.
Vamos a denotar $\delta_a$ como la decisión de apostar y $\delta_b$ la decisión de no apostar. Usted debe resolver $$\max_{\{\delta_a,\delta_b\}}\tilde{w}$$ sujetos $$\tilde{w}=1,000\text{ dólares, si }\delta_b,$$ de lo contrario, $$\tilde{w}=2,000\text{ si }\delta_a\text{ y moneda es la "cabeza"}$$ y $$\tilde{w}=0\text{ si }\delta_a\text{ y moneda es la "cruz"."}$$
El problema no tiene solución. No es la naturaleza de la apuesta. Es también debido a la naturaleza de la función de utilidad. No es porque el actor es indiferente entre las apuestas y no de apuestas. Esto es debido al hecho de que para maximizar la utilidad que usted tiene que saber ahora cómo el lanzamiento de la moneda va a salir. Si es cara, entonces usted debe apostar. Si es cruz, entonces usted no debe apostar.
Puesto que usted no puede saber el resultado antes de que usted apuesta, usted no puede resolver el problema tal como se plantea aquí. Consideremos ahora una más "real" función de utilidad, tales como $U(\tilde{w})=\log(\tilde{w})$. Todavía no puede ser resuelto, pero algo más puede ser resuelto. Que algo es minimizar el costo de equivocarse. Para la moneda de tirar ejemplo, el riesgo más bajo método de cálculo de la solución pasa a ser para minimizar el cuadrado de la pérdida. Otras soluciones tienen una mayor cantidad de riesgo. Si quieres saber por qué, a continuación, usted debe buscar en https://www.stat.washington.edu/~pdhoff/cursos/581/LectureNotes/admiss.pdf o https://en.wikipedia.org/wiki/Admissible_decision_rule. La utilidad esperada, en este caso, es el que minimizan los riesgos de la regla.
Usted puede solucionar $$\max_{\{\delta_a,\delta_b\}}\mathbb{E}(\log(\tilde{w})),$$ sujeta a las restricciones anteriores. El programa de utilidad de la riqueza es cóncava y para que la utilidad de la incertidumbre debe ser cóncava.
Ahora supongamos que usted desea incluir la incertidumbre en un explícitamente al que manera. Para hacer esto usted no asumir la moneda es "justo", sino que la moneda está sesgada en un desconocido manera. Usted todavía podría resolver este problema con las expectativas, pero que van a estar basadas en un Bayesiano en lugar de Frecuentista modelo. Frecuentista modelos falta incertidumbre debido a que en la condición de la hipótesis nula. Todos los efectos se deben a la casualidad. Bayesiano métodos de condición en los datos, y así no hay tal cosa como la casualidad, sólo hay incertidumbre.
Una discusión del análisis Bayesiano es demasiado complejo para publicar aquí. Es un estilo muy diferente de la pregunta. Sin embargo, no es digno de comparación de Frecuentista intervalos de confianza e intervalos de credibilidad Bayesianos en Keith Winstein de cookies de intervalos. Habría un montón de adicionales de matemáticas que usted tendría que aprender más allá de lo que usted probablemente sabe. Me estoy basando esa suposición sobre la forma en que se están haciendo la pregunta que no parezca que se han acercado a este problema y este problema está en la base de cualquier discusión de la probabilidad. Si usted está interesado en el análisis Bayesiano de cuestiones económicas, a continuación, me permito sugerir la lectura de Stata manual sobre métodos Bayesianos.
Por ejemplo, parece que nadie sabe de dónde bitcoin iba a la cabeza, de seguro, de ahí la plagado de espíritus animales-eqsue especulación de los involucrados y de precio variable.
En esta pregunta, usted está confundiendo el corto plazo el comportamiento y el comportamiento limitante. Una expectativa es un cálculo concepto. Es una discusión de cómo las personas se comporten en el límite, pero no en cualquier caso concreto. No he derivados de la densidad de Bitcoin, pero para las poblaciones que no están fusionadas de la existencia o ir a la quiebra, la densidad es $$\left[\frac{\pi}{2}+\tan^{-1}\left(\frac{\mu}{\sigma}\right)\right]^{-1}\left(\frac{\sigma}{\sigma^2+(x-\mu)^2}\right).$$
Mientras que la distribución no tiene ninguna expectativa, el registro de la distribución tiene una expectativa. Además, el 99,99\% de la masa es de menos de $\pm{636}\sigma.$ Que es una gama muy amplia de comportamiento. En el límite, el comportamiento debe girar en torno a la utilidad esperada, en el caso inmediato no existe condición de borde. Las grandes oscilaciones de comportamiento no son consistentes con una hipótesis de la utilidad esperada.
Debe tener en cuenta que las expectativas no siempre son los que minimizan los riesgos de elección. Las expectativas hacen tienden a ser usado en exceso o indebidamente utilizado.
La adición de la incertidumbre de los modelos pueden ser de un material que mejora en muchos de los casos, pero tiene un costo. No sólo usted tiene la incertidumbre de los movimientos en los precios y volúmenes, pero una incertidumbre adicional a la naturaleza del parámetro.
En lugar de una moneda como el anterior, considere el caso donde hay dos tipos de casinos. La primera clase siempre participa en la feria de las apuestas. El otro dice que es, pero que son sospechosas porque los crupieres ir por nombres tales como "Mandrake el Mago" y "Mancha de Foucault." Si no es una moneda, es probablemente cerca de feria o de la gente estaría de notar fácilmente. Ahora lo que necesita para resolver tanto la distribución dada una densidad de parámetros, y la distribución de los parámetros.
Hay una lista de matemáticas para resolver este tipo de problema, pero es probable que la tierra de nuevo en la tierra de las expectativas.
Tonya
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