Статистический подход

Статистический подход

Все сказанное относится и к тем вариантам метода <черного ящика>, которые ориентированы на применение статистических пакетов. Однако эти варианты имеют и определенную специфику. Сама возможность применения вероятностных методов требует обоснования. Обычно говорят так: <Данная величина меняется непонятно как, поэтому мы со спокойной совестью можем считать ее случайной>. И на этом строятся все дальнейшие рассуждения, использующие порой весьма тонкие математические методы. Но уже исходная посылка неверна. Следует четко различать поведение нерегулярной и случайной величин. Случайные величины обладают некоторыми весьма специфическими свойствами, и только к ним могут быть применены вероятностные методы. В частности, если мы будем вычислять средние значения реализаций случайной величины по большим регулярно устроенным множествам значений времени, то должен получаться один и тот же результат, независимо от выбранного множества. Например, чтобы цену какой-то бумаги можно было считать случайной величиной, необходимо, чтобы среднее значение цены во все вторники равнялось средней цене во все четверги. И если мы вычислим среднюю цену по всем дням, когда тринадцатое число попадает на пятницу, то снова должно получиться то же значение.

Величину можно считать случайной, если она прошла много таких тестов (теоретически — бесконечно много). Если же хоть один такой тест не сошелся — величина отнюдь не случайная. Нам не известно ни одного случая, чтобы аналитики, использующие вероятностные методы при моделировании финансового рынка, провели подобную проверку.

Вот что пишет по поводу теории вероятностей Бертран Рассел [1]: <Математическая вероятность возникает всегда из комбинации двух высказываний, одно из которых может быть полностью известным, а другое совершенно неизвестно. Если я вынимаю из колоды карту, то каков шанс, что это будет туз? Я полностью знаю строение колоды карт и знаю, что одна из каждых тринадцати карт есть туз; но я совершенно не знаю, какую карту я вытащу>. С тем параметром, который совершенно неизвестен, обычно бывает все в порядке. А вот с другим — часто дело обстоит гораздо хуже. Но на это как-то не принято обращать внимание.

Обосновывая применение вероятностных методов, чаще всего кивают на их успешное использование в естествознании. Но там исходные гипотезы либо тщательно проверяются экспериментально (как в теории стрельбы), либо обосновываются теоретически (как в статистической физике). Почему-то в экономике ни то ни другое не считается обязательным. Для того чтобы применение вероятностных методов было обоснованным, требуется также, ч чтобы ряды данных были достаточно длинными. Многие авторы отмечают, что в рассматриваемом ими случае данных явно недостаточно… и все-таки пользуются вероятностными методами.

⇐ Предыдущая 1 2 345 Следующая ⇒