※ 引述《publius (殺恐龍的經濟學人)》之銘言:
: 1. 過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係
: 是 correlation 還是 casuality ?
從板友的回文學到很多東西
基於等價交換的共識,我從我所擅長的角度來回來這個問題
Investigating Causal Relations by Econometric Models
and Cross-spectral Methods
C.W.J. Granger(1969)
有關經濟模型因果關係的部份,實證上幾乎都是用這個 test
或是這個 test 修改後的版本(很多修改,像是改成 continuous time)來做
在這篇論文中,提到很多因果關係的型式(以下假設 X和 Y都是穩定的時間序列)
1. Causality:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準
2. Feedback:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準;
知道現在的 X,會讓未來的 Y預測更準
3. Instantaneous Causality:知道現在的 Y,會讓現在的 X預測更準
4. Causality Lag:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準,
但超過一定期數就沒有關係
所以要看
"過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係是 correlation 還是 casuality ?"
計量上我想到的,最標準的做法,就是把計畫經濟量化成一個時間序列
(或是多個時間序列,那就要改一下這個 test)
這步最難,因為過去政府推了太多東西出來
有形的建設,像是
高速公路,鐵路電氣化,基隆港和高雄港,中油中船中鋼,中正國際機場等等
還有其他無形的政策,像是
某些產業減稅或是對國外競爭對手的進口商品課關稅
還有鼓勵學生學習某些特定的專業技術等等
這些東西難以被量化,所以要判別有沒有因果關係很困難
但是不用計量來分析,我想不到有說服力的證明方法
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: 1. 過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係
: 是 correlation 還是 casuality ?
從板友的回文學到很多東西
基於等價交換的共識,我從我所擅長的角度來回來這個問題
Investigating Causal Relations by Econometric Models
and Cross-spectral Methods
C.W.J. Granger(1969)
有關經濟模型因果關係的部份,實證上幾乎都是用這個 test
或是這個 test 修改後的版本(很多修改,像是改成 continuous time)來做
在這篇論文中,提到很多因果關係的型式(以下假設 X和 Y都是穩定的時間序列)
1. Causality:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準
2. Feedback:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準;
知道現在的 X,會讓未來的 Y預測更準
3. Instantaneous Causality:知道現在的 Y,會讓現在的 X預測更準
4. Causality Lag:知道現在的 Y,會讓未來的 X預測更準,
但超過一定期數就沒有關係
所以要看
"過去的經濟『榮景』和計畫經濟的關係是 correlation 還是 casuality ?"
計量上我想到的,最標準的做法,就是把計畫經濟量化成一個時間序列
(或是多個時間序列,那就要改一下這個 test)
這步最難,因為過去政府推了太多東西出來
有形的建設,像是
高速公路,鐵路電氣化,基隆港和高雄港,中油中船中鋼,中正國際機場等等
還有其他無形的政策,像是
某些產業減稅或是對國外競爭對手的進口商品課關稅
還有鼓勵學生學習某些特定的專業技術等等
這些東西難以被量化,所以要判別有沒有因果關係很困難
但是不用計量來分析,我想不到有說服力的證明方法
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