Bananen писал(а):
Здравствуйте.
Я сейчас студент 2ого курса эк. направления, и поэтому знаком с эк. теориями в сильно упрощенном варианте. И меня не перестает посещать сомнение относительно того, как применяется матаппарат в виде использования дифференцирования и интегрирования, простейших дифференциальных уравнений и методов оптимизации.
Очевидно, что прежде чем переходить к сложным моделям, надо изучить базис, азы.
Так рассматривайте простейшие модели, которые вы сейчас изучаете, больше как математические упражнения,
а не как экономическую реальность.
Конечно, некоторые простые модели хорошо описывают последнюю, ну например модель непрерывной процентной ставки
(
- interest rate,
- банковский счет в момент времени
)
Такая процентная ставка активно используется на практике для дисконтирования, а у
Стренга я читал, что вроде как американские банки даже реально начисляли по ней проценты.
Bananen писал(а):
В связи с этим хотел бы поинтересоваться, такая ситуация лишь временна в силу того что я на 2ом курсе, а более продвинутые теории и исследования начинают двигаться к большей реалистичности?
Не знаю, конечно, где Вы учитесь, но думаю, что не начнут.
То есть математика, может быть, и начнет усложняться, но реалистичности это далеко не всегда прибавляет.
Дело вот в чем - что реально работает, а что нет, знают лишь опытные практики.
Ну а какой опытный практик-экономист(!!) будет довольствоваться преподавательской зарплатой?!
Bananen писал(а):
Что Вы думаете, и что посоветуете в свете моей нынешней учебы? Я искренне заинтересован в этих вопросах, но то, чему нас учат сейчас, кажется мне неприемлемым.
Будьте поконструктивнее в своем скепсисе
Кажется неприемлимым - объясните (прежде всего, сами себе) почему.
Тогда весьма вероятно, что Вы начнете видеть пути улучшения моделей.
Пример из моей личной практики - многие ругают знаменитую формулу Блэка-Шоулза, которую я в процессе учебы подробно изучал. Я посмотрел, за что ее ругают - говорят, что она не учитывает экстремальные взлеты и падения фондового рынка. Далее я взял исторические данные по нескольким акциям и индексам, построил Q-Q plot, вижу - да, серединка распределения неплохо апроксисируется нормальным распределением, а вот хвосты - нет (heavy tails). Дальше раскопал Dr. Thesis, в котором эта проблема рассматривалась с эмпирической точки зрения - там предлагалось ввести jump process в стохастическое дифференциальное уравнение и/или сделать саму волатильность акции тоже стохастической, причем последнее с точки зрения практики давало удовлетворительный результат.