„Prawda kontra precyzja w ekonomii” T. Mayer

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
Advertisements

WYKORZYSTANIE WIEDZY W SPOŁECZEŃSTWIE
Jerzy Jarosz Instytut Fizyki, Uniwersytet Śląski w Katowicach
REGUŁOWO-MODELOWE SKORUPOWE SYSTEMY EKSPERTOWE Część 2
Badania operacyjne. Wykład 1
Finanse behawioralne.
PROF. DR HAB. WIESŁAWA PRZYBYLSKA-KAPUŚCIŃSKA
Procesy poznawcze cd Uwaga.
TECHNIKA Pewien sposób wykonywania zadania ruchowego. Jest to ściśle określony ruch człowieka, którego celem jest najefektywniejsze rozwiązanie zadania.
Prawda kontra precyzja (?)
Prawda kontra precyzja w ekonomii
Ku nowej ekonomii politycznej
Prawda vs. Precyzja w ekonomii
Prawda kontra precyzja w ekonomii
Prawda kontra precyzja w ekonomii
Successes and failures in the transformation of economics
Donald N. McCloskey The Rhetoric of Economics (Retoryka w Ekonomii) Część I Opracował: Mariusz Barczak.
Idea falsyfikacji Joanna Drozdek
Teoria równowagi ogólnej (1874)
Metodologia ekonomii WNE UW 2005 Zajęcia 2 Konflikt między prawdą i trafnością a precyzją Na podstawie: T.Mayer Prawda kontra precyzja w ekonomii (rozdz.
Teoria formalistyczna kontra teoria empiryczno-naukowa
„Czym jest to co zwiemy nauką”
TEORIA PERSPEKTYWY D. KAHNEMAN A. TVERSKY
Teoria formalistyczna Teoria empiryczno - naukowa Monika Kania.
Daniel Kahneman Otrzymał Nagrodę Nobla w 2002 r. za ponad ćwierćwiecze badań nad zachowaniami inwestorów i rynków finansowych.
Prawda kontra precyzja w ekonomii Katarzyna Drach.
Podstawy metodologiczne ekonomii (Konspekt wykładu)
w transformacji ekonomii.
Prawda kontra precyzja w ekonomii
P R A W D A K O N T R A P R E C Y Z J A Tomasz Michalak.
„Sukcesy i niepowodzenia w transformacji ekonomii”
Prawda kontra precyzja w ekonomii Adam Woźny T. Mayer (1996), Prawda kontra precyzja w ekonomii, PWN; rozdz. 3-4.
NOWA PODSTAWA PROGRAMOWA
WIZUALIZACJA POJĘĆ ARYTMETYCZNYCH W EDUKACJI MAŁEGO DZIECKA
Twierdzenia Pitagorasa wykonanie Eryk Giefert kl. 1a
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Dlaczego fizyka jest taka trudna?
o granicy funkcji przy obliczaniu granic Twierdzenia
Ekonometria. Co wynika z podejścia stochastycznego?
Prowadzenie spotkań Przygotowanie agendy.
Intuicjonizm etyczny George’a E. Moore’a
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
MATURA 2010 Z MATEMATYKI Podstawowe informacje o egzaminie maturalnym z matematyki Prezentację opracowała: Iwona Kowalik.
Dylematy budowy struktury organizacyjnej
Economic Imperializm II...czyli jak szorstki urok ekonomii podbija serca kolejnych dziedzin nauki Na podstawie tekstu Edward’a P. Lazear’a Dorota Sławińska.
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
To fundamentalny element procesu naprowadzającego ludzi w stronę zachowań i działań najbardziej odpowiednich w danej sytuacji.
Teoria perspektywy Daniela Kahnemana i Amosa Tversky`ego
Prawda kontra precyzja w ekonomii T. Mayer (1996), rozdz. 5-6 Arkadiusz Rolnik.
Humanistyczne aspekty zarządzania jakością
PRAWDA KONTRA PRECYZJA Na podstawie T. Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” rozdz. 5-6 Opracowała Joanna Wacławek.
Sukcesy i porażki transformacji gospodarczej Obserwacje teoretyczne Na podstawie: Successes and failures in the transformation of economics: Theory Today.
PRAWDA KONTRA PRECYZJA W EKONOMII „Prawda kontra precyzja w ekonomii” T. Mayer (1996 r.)
„Pomóż swojemu dziecku zrozumieć matematykę”
DONALD N. McCloskey Retoryka w Ekonomii by Maciej Dorociak.
Prawda kontra precyzja* *Na podstawie książki T. Mayera „Prawda kontra precyzja w Ekonomii” (rozdział 5-6) Wojciech Szymanik.
„What should economists do?” Przygotowano w oparciu o tekst James’a M. Buchanan’a.
Dobre teorie, charakter rozwoju, oraz organizacja metodologii ekonomii A.Wojtyna (2000) Ewolucja keynesizmu a główny nurt ekonomii Przygotowała Agata Kaczanowska.
Metodologia ekonomii Zajęcia 7 Prawda kontra precyzja w ekonomii Dominika Milczarek Na podstawie: T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii”, PWN 1996,
T. Mayer – Prawda kontra precyzja w ekonomii Dorota Sławińska „Lepiej jest mieć rację w sposób nieprecyzyjny, niż być precyzyjnie w błędzie”
Prawda kontra precyzja w ekonomii Metodologia ekonomii 03 grudnia 2005 Tomasz Ziaja.
Prezentacja do artykułu „Successes and failures in the transformation of economics” Piotr Puczyłowski nr ind. 692.
Edward Lazear Imperializm ekonomiczny
Gromadzenie informacji
Idea falsyfikacji Przy użyciu danych obserwacyjnych nie można udowodnić prawdziwości teorii lub określić prawdopodobieństwo, że teoria jest prawdziwa.
Zajęcia 3 Wstęp do filozofii nauki – ważne pojęcia
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
LUDZIE POPEŁNIAJĄ BŁĘDY
Reguły Cialdiniego Społeczny dowód słuszności Zygmunt Korzeniewski.
Szkoła Podstawowa nr 1 Twórcze umysły im. Wojska Polskiego w Żywcu
Zapis prezentacji:

„Prawda kontra precyzja w ekonomii” T. Mayer Aneta Pelletier

Rozwój nauki Woo twierdzi, że istnieją 3 etapy w rozwoju jakiejś dziedziny: „chropowata struktura”, która ucieleśnia pewne szczególne spostrzeżenia, stadium dowodów empirycznych, stadium aksjomatyzacji („skostnienia”). Teoria ekonomii znajduje się w trzecim stadium.

Powszechne błędy ekonomistów Nieustanne dążenie do precyzji sprawia, że ekonomiści w trakcie swojej pracy naukowej popełniają wiele błędów: zasada najmocniejszego ogniwa, nadmierna formalizacja, pogarda dla gromadzenia danych, tworzenie zbyt skomplikowanych modeli.

Zasada najmocniejszego ogniwa Zasada najmocniejszego ogniwa - postępowanie polegające na skupieniu uwagi na najmocniejszej części argumentacji, a następnie przeniesieniu jej siły dowodowej na całość argumentacji. Wykształcenie ekonomisty skłania go do koncentrowania uwagi na tych składnikach argumentacji, do których teoria ekonomii może wnieść istotny wkład, a są to zazwyczaj mocne strony argumentacji.

Zasada najmocniejszego ogniwa cd Podnoszenie prawdopodobieństwa najmocniejszego ogniwa na ogół wymaga poniesienia kosztów. Im więcej czasu poświęca się zwiększeniu precyzji i rygoru jakiegokolwiek pojedynczego kroku, tym mniej czasu pozostaje na weryfikację innych kroków. Ekonomiści często niewłaściwie alokują swoje wysiłki, gdyż zbyt dużo czasu poświęcają na te etapy argumentacji, które są już mocne i w przypadku których krańcowa produkcyjność społeczna dodatkowego wysiłku jest raczej niska.

Pozorna precyzja modelu Ekonomiści często w swojej analizie pomijają elementy, których nie można udowodnić lub, gdy ich udowodnienie wymaga „oddalenia się od precyzji”. Czynią to z obawy przed „zanieczyszczeniem” swojego modelu.

Nadmierna formalizacja i precyzja Ekonomiści cechują się również skłonnością do nadmiernego formalizowania. Nierealistyczny element w dążeniu do precyzji przejawia się m.in. w praktykowanym sposobie prezentowania wyników empirycznych. Zazwyczaj są one wyrażane z większą liczbą miejsc po przecinku niż wymagają tego reguły.

Nadmierna formalizacja Formalizm opiera się na wizji dowodu o takiej sile przekonywania, że żadna rozsądna osoba nie może go odrzucić. Jeżeli artykuł prezentuje prostą wersję problemu, łatwiej jest zauważyć, czy jakiś ważny aspekt nie został pominięty. O wiele trudniej jest zauważyć pominięcie, jeżeli nie podaje się żadnej „historyjki”, lecz dowód algebraiczny. Formalizm utrudnia również wzajemne komunikowanie się przez wykluczanie z dyskusji tych, którzy mają problemy z matematyką. Tymczasem osoby, które rozumieją wywody matematyczne zbyt dużo czasu poświęcają na ich przeanalizowanie (mogliby w tym samym czasie przestudiować kilka innych artykułów).

Pogarda dla gromadzenia danych Wyciąganie wniosków na podstawie niewłaściwie zebranych danych przyjmowane jest z wielkim aplauzem, natomiast tworzenie narzędzi do zbierania lepszych informacji uważa się na ogół za „robotę dla murzyna”. Gromadzenie danych postrzega się jako pracę o małej wartości naukowej. Studentom nie wpaja się, jak ważną rolę odgrywają dane, a w szczególności sposób ich zbierania. Powszechnie uważa się, że dokonywanie obserwacji i gromadzenie danych są czynnościami tak mało wymagającymi umysłowo, że może je wykonywać każda osoba, która jest wystarczająco cierpliwa.

Pogarda dla gromadzenia danych cd Ekonomista czuje się w mniejszym stopniu naukowcem, gdy gromadzi dane lub myśli o nich, niż wówczas, gdy manipuluje matematyką w swojej pracy. Obawia się sytuacji, gdy zostanie przyłapany na „obróbce danych”. Niechętny stosunek do obserwacji i gromadzenia danych sprawia m.in. że zbyt mało wysiłku wkłada się w tworzenie nowych zbiorów danych.

Skomplikowane modele Najlepsze modele powstają na podstawie prostych teorii i technik. Często rzeczy policzone z wykorzystaniem skomplikowanych metod, np. funkcja użyteczności reprezentatywnego konsumenta, nie są później nigdzie wykorzystywane i stanowią jedynie „dzieło sztuki do podziwiana i rywalizacji”. Zdarza się również, że skomplikowana analiza statystyczna jest przeprowadzana w oparciu o niezbyt wiarygodne dane, i na końcu swoich wywodów autorzy ostrzegają czytelników żeby nie brali na serio otrzymanych wyników.

Wypaczone doradztwo polityczne Wielkość miejsca, jaką czasopisma poświęcają jakiemuś tematowi, nie jest i nie powinna być proporcjonalna do jego empirycznego znaczenia. Istnieje niebezpieczeństwo, że tematy szeroko omawiane w prasie, będą odgrywać w doradztwie politycznym ekonomistów zbyt dużą rolę, ponieważ w sposób naturalny ludzie ulegają skłonności do mieszania tego, co się szeroko dyskutuje z tym, co jest ważne. Doradcy decydentów politycznych mogą interpretować dużą liczbę artykułów na temat danej idei jako wskaźnik jej dużego znaczenia i będą jej przypisywać zbyt dużą rolę w udzielanych radach.