Prawda kontra precyzja w ekonomii Metodologia ekonomii 03 grudnia 2005 Tomasz Ziaja.

Prezentacja na temat: "Prawda kontra precyzja w ekonomii Metodologia ekonomii 03 grudnia 2005 Tomasz Ziaja."— Zapis prezentacji:

1 Prawda kontra precyzja w ekonomii Metodologia ekonomii 03 grudnia 2005 Tomasz Ziaja

2 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)2 Przyczyny konfliktu Ekonomiści mają skłonność do nadmiernego formalizowania Skupianie uwagi na rygorystycznych fragmentach argumentacji z pominięciem innych, nie poddających się łatwo ścisłej analizie Położenie środka ciężkości na precyzji dowodu powoduje filtrację teorii empirycznych nie spełniających narzuconych wymogów formalnych i uznanie ich za niewystarczająco przekonywujące Zbytnie przywiązanie do ścisłego aparatu badawczego ogranicza komunikację między badaczami o różnym poziomie jego znajomości

3 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)3 Zasada najmocniejszego ogniwa Postępowanie polegające na skupieniu uwagi na najmocniejszej części argumentacji dowodzącej słuszności tez wysuwanych w związku z badanym zjawiskiem a następnie przeniesienie jej siły dowodowej na całość argumentacji

4 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)4 Zasada najmocniejszego ogniwa Przejawia się zwykle w tendencji do zbytniej formalizacji jądra danej teorii, przywiązując mniejsze znaczenie do siły dowodowej pozostałej części łańcucha dowodowego Formalizacja jako element podkreślający wagę konkretnego elementu argumentacji Zjawisko „polerowania” najmocniejszych ogniw podpierających stawianą hipotezę Występowanie malejących przychodów –progresywna komplikacja modeli nie ubogaca teorii a czyni ją jedynie bardziej wyrafinowaną – czyli „szewc bez butów chodzi”

5 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)5 Polerowanie silnych ogniw Zwiększenie siły argumentacji mocnego ogniwa wpływa również na łączną siłę uzasadnienia, lecz w niewielkim stopniu Jeżeli zwiększymy prawdopodobieństwo kroku A z 0,9998 do 0,9999, mimo iż pozostałe kroki łącznie będą miały prawdopodobieństwo jedynie 0,75 to i tak nieznacznie zwiększymy łączne prawdopodobieństwo wszystkich kroków Koszty zwiększania siły dowodowej Polerowanie każdego z ogniw wymaga poniesienia pewnych nakładów, dlatego zazwyczaj bardziej efektywne byłoby poświęcenie zaangażowania na podniesienie wagi słabszych ogniw

6 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)6 Silne ogniwa vs słabe ogniwa Przykład – wariant 1: Krok A B C Prawdopodobieństwo0,980,950,90 Prawdopodobieństwo łączne – 0,8379 Wzrost A o 1 punkt do 0,99 Prawdopodobieństwo łączne – 0,8464 (+1,01%) Wzrost C o 1 punkt do 0,91 Prawdopodobieństwo łączne – 0,8472 (+1,11%)

7 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)7 Silne ogniwa vs słabe ogniwa Przykład – wariant 2: Krok A B C Prawdopodobieństwo0,980,950,70 Prawdopodobieństwo łączne – 0,6517 Wzrost A o 1 punkt do 0,99 Prawdopodobieństwo łączne – 0,6584 (+1,03%) Wzrost C o 1 punkt do 0,71 Prawdopodobieństwo łączne – 0,6610 (+1,45%)

8 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)8 Przyczyny polerowania silnych ogniw Wykształcenie ekonomistów – skłonność do koncentrowania uwagi na obszarach gdzie teoria ekonomii może wnieść istotny wkład Standardowe sposoby zwiększania stopnia rygoryzmu sformalizowanych kroków Słabsze ogniwa zazwyczaj nie poddają się łatwo teorii ekonomii – problem w modelowaniu przy użyciu aparatury formalnej

9 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)9 Jak to działa? – typowy schemat Autor przedstawia „precyzyjne” uzasadnienie swoich tez Precyzja wyjaśnienia dotyczy zazwyczaj opisania szczególnego przypadku, na podstawie którego wysuwane są wnioski ogólne Brak powiązania opisanego przypadku z innymi czynnikami wyjaśniającymi, które są pomijane ze względu na konieczność odejścia od ścisłego ujęcia całości – obawa przed zanieczyszczeniem pozornie precyzyjnego wyjaśnienia, ze szkodą dla potencjalnego podniesienia stanu ogólnej wiedzy o zjawisku

10 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)10 Które modele są lepsze? Test ilościowej teorii pieniądza Richarda Todda Modele oparte na danych miesięcznych lub kwartalnych Problem: dane miesięczne – zniekształcone a przez to mniej wiarygodne, dane kwartalne – ulegają wypaczeniom z powodu agregacji Możliwe rozwiązanie: oszacowanie błędu dla obu podejść Rezultat: dane miesięczne – oszacowanie błędu nie jest możliwe, dane kwartalne – oszacowanie błędu spowodowanego agregacją jest możliwe Wniosek końcowy: modele oparte na danych kwartalnych są bardziej wiarygodne Słaby punkt: czego nie można zmierzyć, można pominąć

11 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)11 Polityka pieniężna – przykład 1 Spór między keynesistami i monetarystami Monetataryści – obrona stałego wzrostu podaży pieniądza Keynesiści – zwolennicy polityki dyskrecjonalnej Keynesiści wykazali w sposób rygorystyczny istnienie lepszej polityki dyskrecjonalnej lub co najmniej tak samo dobrej jak reguła pieniężna Wniosek: przewaga polityki dyskrecjonalnej Słaby punkt: nie wykazano w sposób równie rygorystyczny błędów w założeniach monetarystów co do możliwych potknięć banku centralnego – co zostało przemilczane w uzasadnieniu

12 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)12 Polityka pieniężna – przykład 2 Teoria niespójności w czasie Założenie – bank centralny wywołuje inflację i wykorzystując zjawisko iluzji pieniężnej chce skłonić przedsiębiorstwa do zwiększenia podaży dóbr ponad poziom optymalny oraz pracowników do zwiększenia podaży pracy Potwierdzenie: analiza przy zastosowaniu aparatu teorii gier Wniosek: przewaga reguły monetarnej nad polityką dyskrecjonalną Słaby punkt: nie wykazano empirycznie istotności koncepcji niespójności w czasie – stała się ona kluczowa w dyskusji z uwagi na sam fakt możliwości jej modelowego ujęcia, czyli poddania „naukowym” rygorom

13 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)13 Formalizm a obserwacje empiryczne Skupianie uwagi na formalnych aspektach przewagi danej teorii, modelu (np. mniejszy błąd standardowy) Brak poświęcenia stosownej uwagi analizowanym danym co do ich poprawności, wynikający z trendu panującego wśród akademickich ekonomistów do postrzegania zagadnień związanych z odpowiednim sposobem gromadzenia danych jako pracę o małej wartości naukowej Panowanie przekonania, że gromadzenie danych jest czynnością nie wymagającą żadnych wyjątkowych kwalifikacji i nie absorbującą umysłowo, wobec czego „niegodną” naukowca Skutek – brak zainteresowania tworzeniem nowych zbiorów danych przez naukowców, pomimo potencjalnej możliwości wysnucia interesujących hipotez empirycznych

14 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)14 Formalizm a obserwacje empiryczne Brak zainteresowania jakością dostępnych danych może powodować fatalne skutki w formułowanych wnioskach Przykład: deficyt w handlu zagranicznym Stanów Zjednoczonych z Kanadą w 1982 r. według źródeł amerykańskich wynosił 12,8 mld USD a według źródeł kanadyjskich 7,9 mld USD Nieracjonalne zachowanie badaczy, polegające na ignorowaniu faktu oparcia analiz na nieadekwatnych danych i brnięcie w prace skutkujące wnioskami o wątpliwej jakości Świadomość takiego stanu rzeczy powinna skłaniać naukowców do badań, na ile tworzone przez nich modele są odporne na potencjalnie mogące się pojawić błędy w danych

15 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)15 Formalizm a obserwacje empiryczne Badacze powinni posiadać dogłębne rozumienie struktury danych, ich pochodzenia i możliwych do pojawienia się błędów, tak aby właściwie dobrać metodologię Analiza regresyjna oparta na poziomach danych lub alternatywnie na ich pierwszych różnicach może dać inne rezultaty ze względu na możliwe błędy w źródle Przykład: pewna zmienna w I kw. ma wartość 100 w II kw. 102, w III kw. 103. Pojawił się błąd i zmienna w II kw. powinna wynosić 101. Analizując poziom danych wprowadza to niewielką zmianę procentową. Natomiast w ujęciu pierwszych różnic – błędne – 2 i 1 w porównaniu do poprawnych – 1 i 2 stanowi dużą różnicę procentową, łącznie z odwróceniem trendu

16 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)16 Wypaczone doradztwo polityczne Ekonomiści często ulegają skłonności do poddawania się modom związanym z szeroko dyskutowanymi na bieżąco problemami Z uwagi na stosowanie kryteriów wysokiego formalizmu jako probierza jakości teorii, modne zagadnienia są zazwyczaj bardzo dobrze dopracowane analitycznie, przez co mogą być nadmiernie często prezentowane w stosunku do ich merytorycznej wartości Istnieje zagrożenie, że decydenci polityczni będą interpretowali dużą ilość publikacji na dany temat jako wyznacznik jego znaczenia

17 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)17 Ignorowanie słabszych dowodów Ekonomia formalna ma tendencję do odrzucania hipotez wyjaśniających dane zjawisko z niższym poziomem istotności Jeżeli kryterium założonego poziomu istotności siły dowodowej nie zostanie spełnione, hipoteza zostanie odrzucona, choć pomimo braku spełnienia warunków dowodu ostatecznego mogłaby wnieść istotne elementy dla poznania natury zjawiska Przykład: Pięciu niezależnych badaczy dochodzi do podobnych wniosków z podobnym poziomem istotności, niższym od akceptowalnego dla dowodu ostatecznego; odrzucenie ich badań będzie ewidentną stratą pomimo braku niepodważalnego dowodu na wysuwane hipotezy

18 03 grudnia 2005 T.Mayer „Prawda kontra precyzja w ekonomii” (rozdz. 5-6)18 Formalizm ogranicza komunikację Formalizm utrudnia komunikację poprzez wykluczanie z dyskusji badaczy nie znających dostatecznie aparatu matematycznego Nadmierny formalizm ogranicza krąg potencjalnych odbiorców prezentowanych teorii ze względu na ich wysoką komplikację i czas konieczny do przeanalizowania informacji