详细内容或原文请订阅后点击阅览
时间问题
我最近一直在思考时间。在经济学和金融学中，时间是我们分析的核心。毕竟，我们关心的大多数信息都是随着时间的推移而传播和分散的。因此，我们将信息嵌入模型的方式，以及如何排序和组织这些信息，通常只是时间问题。嵌入时间中的信息是强大的，往往是压倒性的。
来源:Alpha Sources我最近一直在思考时间。在经济学和金融学中，时间是我们分析的核心。毕竟，我们关心的大多数信息都是随着时间的推移而传播和分散的。因此，我们将信息嵌入模型的方式，以及如何排序和组织这些信息，通常只是时间问题。嵌入时间中的信息是强大的，往往是压倒性的。
假设您想要预测明天收盘时标准普尔 500 指数的价格或下一季度的 GDP 水平。您可能会做得比查看前一时期的值并应用倍数（通常接近于一）更糟糕。事实上，这种简单的启发式方法是时间序列预测的强大工具。对于那些精通时间序列计量经济学的人来说，这被认为是一个自回归过程，特别是 AR(1)。用简单的语言来说，这意味着时间序列昨天的值中包含的信息通常可以很好地预测其明天的值。大量经济和金融时间序列数据都是如此。
自著名的卢卡斯批判之后的理性预期革命以来，宏观经济学一直保持着某种狭隘的时间概念，并为主导当代文学的新古典主义模型铺平了道路。但现实往往比经济模型所描绘的更为复杂。 在《DSGE 模型和后瓦尔拉斯替代方案中的时间问题》中，佩里·梅林 (Perry Mehrling) 将经典经济时间观与更新的所谓后瓦尔拉斯观点进行了对比。他首先质疑了支撑动态随机一般均衡（DSGE）模型（现代宏观经济理论的支柱）的占主导地位的前瞻性时间概念。在这些模型中，经济行为的引擎是预期：理性主体预测未来状况并相应计划，在不确定性下进行跨期优化。在这里，现在是由期望塑造的。
卢卡斯批判 异质性 不是 震级