法博齐:财政必须现代化,否则将面临不合时宜
弗兰克·j·法博齐,CFA,举办一系列金融名人的采访爱游戏安全吗CFA协会研究基金会。不要错过他的谈话Mohamed el - erian,罗杰·弗格森,马克·安森CFA。
弗兰克·j·法博齐,CFA是最多产的之一,引人注目,现代金融和洞察力的声音。作为一个学者,研究员,作者,编辑器,他已经改变了我们对学科的理解,和他的贡献为他赢得了詹姆斯·r·Vertin奖从爱游戏安全吗CFA协会研究基金会谢泼德和c·斯图尔特从CFA协会奖,等荣誉。爱游戏安全吗事实上,CFA charterholders和那些研究考试熟悉他的工作。他是负责创建相当部分的课程。
一个共同的主题在他的奖学金了金融和金融理论的学术状态。他一直是一个有说服力的批评金融和经济是如何教高校和传统理论无法解释实际的市场行为。更多关于他的观点,我们采访了他的缺点,他认为和他们潜在的修复。
下面是一个轻易编辑记录我们的谈话。
爱游戏安全吗CFA协会:在过去的二十年里,你一直严厉批判学术经济学和金融学。这些学科是什么毛病?
弗兰克·j·法博齐,CFA:我批评的学术经济学模型由经济学家基本上把市场代理机器人。他们决定根据已定义的规则,构造模型标记“理性模型。“由于金融经济学领域内,批评同样适用于由金融经济学家的模型。经济学家使用的关键工具是微积分和高层次的数学分析。
“理性模型”在金融领域受到攻击的行为金融学营地,证明模型行为之间的脱节和现实世界的投资者行为。关注学术经济学也来自实践者。例如,2003年,芒格(Charlie Munger)指出,未能考虑到心理学发展的经济模式:“如果你想经历的生活像一条腿的男人好炫的比赛,为什么,是我的客人。但如果你想要成功,就像一个强壮的男人和两条腿,你必须拿起这些技巧,包括做经济学虽然了解心理学。”
依赖理性模型的问题,当金融是新发现的基础,与基础理论不一致被解雇了。这个重点塞尔吉奥·m·Focardi和我当我们认为经济学目前的形式并没有描述经验现实但一个理想化的理性的经济世界。暴露在金融经济学,偏差在经验价格或收益理论模型被称为“异常。“真正的实证科学将修改它的模型符合实验数据。然而,金融经济学,却反其道而行之,认为偏离一个理想化的经济理性是异常的真实经验价格的过程。
在1980年代和1970年代,一个学术杂志发表在同行评审的财政无法如果他们的研究与主流理论相冲突,如资本资产定价模型(CAPM)。例如,在1970年代末,一个著名的金融杂志由学者和实践者共同寻求写论文。认为《华尔街日报》的编辑委员会是真诚的,我合著的一篇论文与时任美林(Merrill Lynch)的白色的焊缝,汤姆Chrystie。我们的论文是证券投资者可以结构化/定制使用资产负债表的资产方。基本上,它提供一般的结构化金融的蓝图。我们收到的评论反应是短,类似——论文的想法没有任何意义,因为他们与CAPM不一致!
早些时候,你描述了微积分的滥用和高级经济学数学分析。为什么这些错误的工具吗?
过度依赖微积分是症状的停滞和伤害的学生渴望在资产管理工作。经济学家时应该把复杂的数学工具和经验技术识别领域实验的局限性很少。在“谁需要一个牛顿金融?“马科斯·洛佩兹·德·普拉多博物馆,我解释了为什么采用微积分的历史事故和问题是一个经济学家的经济学家机械的世界观。
基本上,经济学家们意识到,微积分是非常成功的在物理和工程,它收购了其记录。他们希望重复这非凡的成功通过接受相同的概念框架。和微积分应用到实际问题的累积知识令人印象深刻。查理•芒格在他的学术经济学的弱点,将这称为“物理嫉妒。”他指出,“这个词被借用另一种类型的嫉妒所描述的世界的一个大白痴,西格蒙德·弗洛伊德。”
最终,微积分还没有有效地描述经济和金融现象。Focardi我提供一些解释经济学家似乎更喜欢微积分的地面安全不安全的地面以上的现实。当问肯尼斯•阿罗的物理学家,1972年诺贝尔经济学奖,为什么经济学家使用这种复杂的数学,因为他们稀缺的支持数据,箭头教授回答说,“这只是因为我们没有足够的数据,我们使用复杂的数学。”他接着说,“我们必须确保我们论点的逻辑一致性。”命题是无效的今天比以往任何时候都多,各种数据集已经成为近年来。
目前,没有理由不使用替代数据集,这告诉我们详细介绍了数亿人的日常活动。
计量经济学家将统计应用到各种各样的数据。他们的方法是基于证据的?
这是一个错误的印象。计量经济学模型是完全不合适的模型经济系统的复杂性。经济学家不能盲目采用统计技术,设计实验生物学。洛佩兹de普拉多和我解释说,经济不允许基于大型实验,独立样本的数据来自一个静止的系统。产生一个新的需要50年50-year-long数据集,然后通过,系统会“进化”比自然系统快得多。
经济学的悖论是,研究人员使用非实证工具——微积分和复杂的数学——或者paleo-statistical工具出现之前的计算机而设计的。比较受欢迎的在计量经济学教材,比如威廉·h·格林化学计量学的教科书,马蒂亚斯•奥托的。其他领域了机器学习和其他计算方法。但这些方法被拒绝在经济期刊“黑匣子”。
计量经济学已经失去了创新的火车,而是成为一个停滞不前的话题,会让许多人感到意外的是统计人员以外的领域。就像经济学家选择只使用计量经济学,因为它是一个工具箱,让他们确认CAPM投资偏差或因素。
自然科学理论——例如,爱因斯坦的相对论,模型预测和现实并不矛盾。CAPM和其他经济理论失败的实践者。那么为什么诺贝尔经济学奖总有“科学”一词在标题吗?
我和塞吉奥Focardi合著者认为是主流经济学众所周知今天并不是一个科学的物理科学,因为它不描述现实世界的经济,而是一个理想化的“经济理性”的世界。
未能普及经济物理学,一门学科所拥护的物理学家h .犹金。斯坦利在1990年代中期,很能说明问题。而不是拥抱一个跨学科的方法,遵循严格的实证科学的原则在其研究中,经济学家认为这是一个“非主流”。
在当前经济理论的理想化的假理性世界,没有真正的重大危机。金融经济学,特别是基于假设经济数量可能会偏离其理论价值,但市场力量会迅速调整理论值。这个假设已经被证明是不够的。这个失败阻止经济帮助建立资产管理本身是不同于一个赌场。一个实证验证,科学经济学的观点是必需的。
难怪重建投资者信心——就像我们展示了全球金融危机后投资管理从CFA协会研究基爱游戏安全吗金会——仍然是这个行业最大的挑战之一。
你会说,经济学是一门科学?
本质上,我们需要重建经济学作为一门实验科学。取得了一些结果。网络理论方面取得了显著进展,代表经济主体之间的交互。混乱的数据模型以及它们之间的关系现在更好的理解。机器学习方法已经能够提供投资组合样本外,比马科维茨的解决方案。一种新的统计数据可能需要使用描述经济和金融的不确定性。我们区分健壮的统计大量的数据和极值理论模型的尾巴。我们学会了如何制作粗糙的预测可能非常大的结果在过去从未经历过。但是我们没有工具来处理非常高水平的不确定性。
最近,重点是获得更多数据科学融资项目课程,什么洛佩斯·德·普拉多,约瑟夫Simonian,我称之为“金融数据科学。”我们将重点介绍一些这个领域的优势,实际投资管理。今年,马科斯,乔,我共同创立财务数据科学学报,媒体发布的选美比赛。1月份就职问题出来。
机器学习,数据科学的一个分支,由一个家庭的计算技术,促进自动化学习的模式和预测数据的形成。虽然没有统一的数据科学的定义,它结合了统计和计算发现或秩序在复杂数据增强明智的决策。因此本质上一个实际的努力,就像金融,所以特别适合投资的应用程序应该在所有金融的课程项目。
马科斯和我在牛顿金融社论指出,有一些有用的科目除了数据科学很少在经济学和金融学教项目,包括组合数学、图论、网络、核心理论、信息理论、实验数学,算法复杂性理论和数据结构。我们认为计算机科学家可能更好的训练解决问题比金融在金融领域的学生。这也是为什么银行和对冲基金正在招聘职位之前留给金融数据科学家和物理学家的毕业生。
学术界应该如何改变它教导金融?
这是一个悬而未决的问题,大学经济学和金融部门需要讨论。一般来说,大学的课程在今天的经济和金融有分歧:没有数学与数学和项目计划。那些数学教复杂的微积分和随机微积分。那些没有数学仍然觉得有必要并试着教稀释和微积分和随机计算的简化版本,主要是计量经济学的形式。这种情况不理想。最终高度的数学课程的学生感觉他们在象牙塔,不发展硬数据实证科学的学科。相比之下,数学课程的学生开始相信逻辑和数学是可选的,并不适用于现实生活。
在实践中,职位都是不合理的。在投资管理的实践,高度复杂的微积分主要用于金融衍生品业务。今天,学生想要“宽客”需要知道微积分和随机微积分。但他们应该记住,现代经济的发展,金融市场可能会需要新的理论,可能不同,数学概念。他们应该保持一个开放的心态去新的想法。
但相反的位置,数学是一个无用的选择,也是非常危险的。投资管理需要严谨的逻辑思维和处理大量的非结构化数据。大学和商学院的挑战是,吉尔伯特-斯特朗,一个世界著名的麻省理工学院的数学教授说,“现在大多数学生的数学是最有用的”。这些教义将帮助学生严格没有微积分的限制约束的原因。
从弗兰克·j·法博齐,CFA,不要错过股票估值:科学、艺术或工艺?与塞尔吉奥·m . Focardi和卡罗琳·乔纳斯的最新贡献爱游戏安全吗CFA协会研究基金会。
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机器学习仅仅扩展功能的领域被认为是典型的线性或非线性的简单更灵活的系统的方式建造的。对大规模数据集的自动识别复杂的关系
也许作者可以解释这将解决这个问题他引用:
“50年生产一个新的50-year-long数据集,然后通过该系统将有“进化”比自然系统快得多。”
我支持这些见解。越来越多的我们面对灰色地带,绝对不能被严格的定量工具。
模型是建立在基地的数据收集从金融和经济环境。所以质疑模型可能需要一个推理但同时这是事实行为金融学将心理学方面是至关重要的。也这行为现象需要安娜的名字魔草的金融市场。的模型,给出了空间引入其他相关现象从市场到市场和时间的变化。
物理天文学和地质学等自然科学与实证观察,不考虑修改他们的理论。今天数十亿人生活和行为根据公然虚假宇宙的观点。圣经的追随者坚持一个宇宙6000岁了。穆斯林为温带地区的物理条件安排他们的事务的世界,没有人生活在北欧地区的解决方案。禁食(5核心之一伊斯兰支柱)是不可能的在北极。同样,偏离金融/经济模型通常结果行为不理性的人坚持即使意识到这样做的危害。这有点不公平的期望模型和理论进行修正,以适应经验在金融/经济非理性物理科学永远不会被要求使自己与宗教教条。
这里有一个基本的假设,在5、10到15年里,我们将玩相同的游戏同样的美元。作为我的一个侄孙会说,“祝你好运!”
我想知道Andrew Lo的值得称道的工作还不知道。它是先进的排斥宗教的讨论观点和信仰,主流金融。他的适应性市场假说一致统一有效市场假说和行为经济学,使用生物进化论。我认为这是最主要的资本市场假说,Lo制定的实际应用。
这个假设非常现实地描述市场发展之间的正常阶段,市场力量在静力平衡和异常阶段的繁荣与萧条没有这个平衡,分别。同样的金融模型、策略和产品随着时间的推移自然进化像生物物种。只有在“思想”的速度快得多,罗说。这个速度是太快对于大多数人来说,造成这些宗教战争。
他建议作为资产管理的有用的实际的例子:
“传统投资框架是有缺陷的。没有错,但不完整。”
“被动投资的概念正在改变由于技术的进步,和风险管理应该更高的优先级,甚至是被动的指数基金。”
这些宗教斗争,也盛行在心理学中,over-specialization太久的结果。明显错误的独腿人的方法在当今世界我们越来越VUCA波动,不确定性,复杂性,和歧义,不仅在金融领域!保罗•萨缪尔森还分析了整体市场行为从静态和动态的观点,因此已经洞察几十年前,“有效市场假说的作品更好的个股,而不是总股票市场”。
除了Andrew Lo,纳西姆•塔勒布提供了丰富的anti-fragile解决方案方法从VUCA中获益。越多越好。这可以在“Antifragile:获得障碍的事情。”一起Andrew Lo的杰作“适应性市场:金融进化思想”的速度,应该很快就会金融教育的基础。