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※ 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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4F:推 josephtyw:推旅狐兄對計量方法的介紹 140.112.5.5 02/27 08:03
5F:推 douglash:先推 再請問: 關於"讓未來的 X預測更準" 61.60.127.18 02/27 09:36
6F:→ douglash:是Xt+1去預測Yt+1 還是預測Xt+1本身? 61.60.127.18 02/27 09:37
7F:推 douglash:各個causality是否建立在不同回歸式? 61.60.127.18 02/27 09:41
8F:→ douglash:有點混淆中... 61.60.127.18 02/27 09:42
9F:→ travelfox:是information set變大,使預測誤差變小118.166.173.179 02/27 11:13
10F:→ travelfox:若知道Y_t,預測X_t+1會更準118.166.173.179 02/27 11:13
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13F:噓 Hinamizawa:被打爆之後終於承認了喔? 03/23 18:34







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