: 因为这些人知道狗来小便和股市涨跌没关系 : 就算以前的资料很准 这些人也知道是凑巧的 : 计量学的好 并不代表你模型也会做的好 : 这也就是为什麽计量科系都会要求学生学好经济还有财务理论 : 因为你得自己决定哪些变数得加进去你的模型 哪些变数得拿掉 : 而这又牵涉到Parsinomy (当你有机会做到预测时 就会知道这个原则的重要) : 你可以自己选择变数发展出解释经济与财务现象的计量模型 : 哪些变数该用 变数要用绝对变动率或相对变动率 等等之类的抉择问题 : 而这就需要经验的累积与对现实环境的了解了 这段话我修正一下 有些人认为某两个变数之间有关系 有些人并不觉得有 所以每个人都会建立自己的模型 但是最重要的是该模型是否具有预测能力 以上面这个例子来说 有些人还真的会把小狗是否撒尿当成股市涨跌的自变数 毕竟有些经济现象目前还没有确实的理论出现 不然也会有"蝴蝶现象"这样的说法 只要能提供预测 是否有经济理论在里面 其实并不是很重要 另外有很多经济数据表面上看起来有关联性 但是实际上并没啥关系 比较常见的例子是两个变数都有成长的趋势 这时候会出现假的预测能力 所以须先做Cointegration之类的测试 说这些 只是跟对计量有兴趣的人说一个观念 建立模型的过程中 你须决定很多事情 书上的计量是死的 但是你的模型是活的 模型无所谓的对错 预测能力好就可以 --

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