經濟學假設和現實[or其它學科]矛盾? - 經濟
By Enid
at 2008-03-30T23:08
at 2008-03-30T23:08
Table of Contents
※ 引述《souldragon (仆街)》之銘言:
: 與其說經濟學的假設合理
: 不如說經濟學其實不得不以有問題的假設來做前提
: 因為若沒有這些假設 後續的過程將無法公式化計算
: 也就是這是一種 '就算是再有問題的量化 也比不能量化強'
: 的心態和必要之惡 譬如以下三項假設
: 1. 人是自私的 [人性本惡]
: 和教育原理衝突
: 教育說的是多鼓勵小孩 小孩表現就會愈來愈好
: 反之處罰小孩 小孩就愈來愈差
: 他們會跟著大人的心態暗示和引導方向走
: 有在公部門做過事的人就了解 公部門為了防弊
: 基本上制度設計都是[把公務員當小偷在看]
: 像是民主制度說的制衡 因為對人性的不信任
: 和教育原理相違背 怪怪的?
=>>第一點,這個自利動機的討論可以參看生物學界對於基因自利與利他行為的討論,
有一種看法是當你把自利動機降到基因存續的層級,
幾乎所有利他行為都可以被解釋。
=>>你的舉例其實並不完全矛盾,人有自利動機跟人性本善並非互斥。
所謂行善最樂的最樂就是一種自利,你要是行善不覺得爽或滿足還會行善,
那才跟自利沒關係。
: 2. 人是理性的
: 有一個問題是這樣設計 愛滋病的檢測正確率為99.99趴
: 若一個地區有一萬人 其中只有一人有病
: 你隨機遇到一個人 他接受檢測為陽性
: 請問此人是愛滋病帶原者的機率為多少?
: 九成以上的人都回答99.99趴 但正解是1/2
: 證明量化計算實際上並不是多數人的選擇
: 現實還有很多現象都呈現人並不完全理性
: 例如數學家 經濟學家 理財專員等
: 他們在股市的獲利績效並沒有比一般人好
: 因為股民的行為不會照著其假設模型走
=>>行為財務學或者行為經濟學這方面已經有很多討論了,可以去看看這方面的研究。
: 3. 利益極大化
: 4. 賽局理論 [囚犯困境]
=>>這兩個都是很早期的例子,晚近更複雜的賽局理論很多,可以參看。
=>>這類思辯是好的,已經有很多較新的研究可以參考了,有興趣看看吧。
有件事補充,很多時候理論模型使用大量的假設是為了要讓模型可以操作,
所以你看到理論模型的推論太單純,不見得是最基本公設的問題,
例如行為學派的很多結果也有可能只是因為理性投資人對現實交易機制的反應,
若是如此,那麼原本非行為學派的預測失準就不是因為投資人不理性,
而是模型沒有考量一些交易機制細節罷了。
要包含越多細部設定進模型,就有可能讓模型在數學上無法操作。
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: 與其說經濟學的假設合理
: 不如說經濟學其實不得不以有問題的假設來做前提
: 因為若沒有這些假設 後續的過程將無法公式化計算
: 也就是這是一種 '就算是再有問題的量化 也比不能量化強'
: 的心態和必要之惡 譬如以下三項假設
: 1. 人是自私的 [人性本惡]
: 和教育原理衝突
: 教育說的是多鼓勵小孩 小孩表現就會愈來愈好
: 反之處罰小孩 小孩就愈來愈差
: 他們會跟著大人的心態暗示和引導方向走
: 有在公部門做過事的人就了解 公部門為了防弊
: 基本上制度設計都是[把公務員當小偷在看]
: 像是民主制度說的制衡 因為對人性的不信任
: 和教育原理相違背 怪怪的?
=>>第一點,這個自利動機的討論可以參看生物學界對於基因自利與利他行為的討論,
有一種看法是當你把自利動機降到基因存續的層級,
幾乎所有利他行為都可以被解釋。
=>>你的舉例其實並不完全矛盾,人有自利動機跟人性本善並非互斥。
所謂行善最樂的最樂就是一種自利,你要是行善不覺得爽或滿足還會行善,
那才跟自利沒關係。
: 2. 人是理性的
: 有一個問題是這樣設計 愛滋病的檢測正確率為99.99趴
: 若一個地區有一萬人 其中只有一人有病
: 你隨機遇到一個人 他接受檢測為陽性
: 請問此人是愛滋病帶原者的機率為多少?
: 九成以上的人都回答99.99趴 但正解是1/2
: 證明量化計算實際上並不是多數人的選擇
: 現實還有很多現象都呈現人並不完全理性
: 例如數學家 經濟學家 理財專員等
: 他們在股市的獲利績效並沒有比一般人好
: 因為股民的行為不會照著其假設模型走
=>>行為財務學或者行為經濟學這方面已經有很多討論了,可以去看看這方面的研究。
: 3. 利益極大化
: 4. 賽局理論 [囚犯困境]
=>>這兩個都是很早期的例子,晚近更複雜的賽局理論很多,可以參看。
=>>這類思辯是好的,已經有很多較新的研究可以參考了,有興趣看看吧。
有件事補充,很多時候理論模型使用大量的假設是為了要讓模型可以操作,
所以你看到理論模型的推論太單純,不見得是最基本公設的問題,
例如行為學派的很多結果也有可能只是因為理性投資人對現實交易機制的反應,
若是如此,那麼原本非行為學派的預測失準就不是因為投資人不理性,
而是模型沒有考量一些交易機制細節罷了。
要包含越多細部設定進模型,就有可能讓模型在數學上無法操作。
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