為什麼需要經濟理論來預測經濟趨勢:比較機器學習與計量經濟

近幾年隨著機器學習的崛起,許多人開始使用機器學習的方法來做為預測分析,而經濟學其實在這方面算是先驅的科目之一,例如現任台大校長管中閔與其導師早在1995年的”Forecasting exchange rates using feedforward and recurrent networks“這篇裡面神經網路的方法來預測匯率,這並不新。而許多量化基金其實也採用類似的作法,而且是越來越進步。

這讓我們不禁要問:”那我還學經濟學幹嘛”,尤其是對於興趣其實是預測經濟成長甚至是股價變化的人來講,似乎懂怎麼處理資料以及演算法甚至比起懂經濟學理論還要重要?

在我自己常常學習Python於經濟學運用的社群QuantEcon上面有一篇文章Forecasting Inflation Using VAR: A Horserace Between Traditional and ML Approaches就透過總體經濟常用的模型告訴我們;經濟學理論還是很重要的,而我這一篇主要就根據他的做法重新調整(因為他有些code其實跑出來會出現bug),說明為什麼機器學習只是輔助,而我們需要更多理解才能做出更好的經濟預測。

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聯準會:這是新的貨幣理論教材,跟上時代好嗎?

自從2008年以後,世界各國央行的貨幣政策都有很大幅度的改變,但是大部分大學教科書甚至高中教科書裡面教導學生有關於貨幣政策的理論往往都停留在古老的模式,十多年過去了,聯準會的官員Jane Ihrig以及Scott Wolla終於看不下去,在2020年的10月發表了一篇名為“關上貨幣政策教程的空隙:為教育者提供教導聯準會充分儲備架構的轉型入門書”(Closing the Monetary Policy Curriculum Gap: A Primer for Educators Making the Transition to Teaching the Fed’s Ample-Reserves Framework),試圖給高中老師甚至大學老師們另外一套比較符合現況的貨幣理論。

基本上2008年以前跟以後最大的差距就在於聯準會的資產負債表極度擴張,也就是說貨幣的儲備大幅度的增加了,這導致聯準會需要使用其他的工具來影響市場利率,而這一套做法卻鮮少見於任何的教科書裡面,於是聯準會的官員看不下去乾脆自己來寫,而這篇文章還是會以最常見到的貨幣理論作為介紹,接下來再慢慢地告訴讀者2008年以後有什麼差距,不需要用到任何數學,基本上國中生如果對銀行貸款以及利率有點概念的應該也看得懂。

如果對於利率以及銀行貸款不熟悉的,附錄會有專有名詞的簡單介紹,但是最重要的一點是要理解利率其實是借錢的成本這件事情,而對於存款的人來講利率則是借錢的收入,知道這一點就足夠了,那我們開始吧。

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現代貨幣理論-一個既不現代,不是貨幣學,更非理論的理論

今年隨著美國聯準會的QE,許多人開始談論起所謂的現代貨幣理論(Modern Monetary Theory,以下簡稱MMT),許多人甚至認為MMT是經濟系在教導的東西,經濟學的學者或者學生一定很清楚。但我可以老實跟你說,在世界前百大名校的總體經濟學教科書裡面,你應該找不太到MMT這個章節。原因在於這個理論他雖然與總體經濟學教科書講的類似,但是在本質上是完全不一致的。

他雖然稱為現代貨幣理論,但是現代主流的經濟學家沒有多少人認可他,稱其為「現代」其實很奇怪,他並非任何貨幣學的正式理論,你在任何跟貨幣學有關的頂尖學術期刊例如Journal of Monetary Economics、Journal of International Money and Macroeconomics或者是Journal of Money,Credit and Banking上面都找不到他的蹤跡,而他理論的邏輯架構則是違反許多基本的經濟邏輯,稱其為理論其實很好笑。

2020年的時候,哈佛大學的總體經濟學教授,同時也是總體經濟學教科書的暢銷作者,Greg Mankiw就在今年美國經濟學會上面發表了一篇叫做“A Skeptic’s Guide to Modern Monetary Theory”的演講批判這所謂的現代貨幣理論。這篇文章就順著Mankiw的脈絡往下去,闡述為何現代貨幣理論其實很值得懷疑。

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[文獻回顧]-老美的QE跟我有啥關係?

在台灣,其實投資美股的人說多不說,說少不少。但是我想很多人都很想問的問題其實是:「美國弄個QE,到底跟我有啥關係?」。老實說,我自己的論文其實是專門研究這一塊的,而你會意外地發現這方面的研究其實是一個很新的領域,因此大部份的人其實知道的不多,只能猜測或者憑藉經驗而已,這篇文章就來介紹到底美國的QE跟其他新興國家的資產價格到底有啥關係吧。

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