經濟,財務,統計學,數理科學與政治評論

  很多老一輩的人,可能以為做計量與大量資料分析是件辛苦的事情!!或許在十五年前是的,或許在2003年左右還是,但是現在已經不是了!不是的原因很多,最重要的是連傳統的SAS,都已經盡可能加入了OOP的觀念來編寫自身的程式,而且在資料庫整合與介面整合上,因為Microsoft的OS與office軟體都比以前更為進步,外加現在都是64位元以上的作業系統,其實很多以往可能SAS要一兩天才能完成的事情,現在可能兩三個小時就完成,畢竟SAS也是有很大的進步!!
  在計量上面,那更是不同,在西元2003年左右,您可能還聽過Gauss這個軟體,在西元2005年您可能還聽過它的改版,但是現在已經沒人在用這個軟體,因為它的轉型與改版改得很糟糕,很多本來該用oop觀念的程式編寫,還在繼續傳統的結構式語法;簡單的說,就是人家都已經是C++與template,她還在C與subroutine,而且其中的subroutine是沒有OOP概念的,因此Gauss這個軟體就被淘汰了!!
  而在西元2003年時,Eviews大約只到Version 3與Version 4,而且對於大量資料的處理功能,仍受限於不太成熟的Windows OS,隨著這些軟體慢慢到後來都有Linux的版本,相對上受到Unix的影響也越來越深,對於記憶體配置的動態管理觀念早就有很大的突破,Garbage collection在2005年以後,隨著Java軟體的前身Oak的出現,已經是當時Sun重點發展的軟件與應用,雖然後來Sun Microsystem已經倒閉,但是Sun的傳奇卻未中止,Java仍然繼續成長,而且是網路軟體開發程式的重要成員,爾後Windows後來的作業系統有很大的改進,Windows 7是一個標竿,而它之前一代的版本是Bill Gates最喜愛的OS版本,外加現在大家都進入64位元的時代,在硬碟容量與記憶體管理上面更是有所突破,DRam都能用到8GB以上,還記得十五年以前在Sun工作站上的Unix計算,S的運算不可及之處,已經能夠允許Matlab跟C的輔助計算,簡單的說就是call out求助!!而這樣的觀念,直到十五年後的今天,終於在Eviews 8上面見到,而且還得另外買附掛程式才行,而且並不便宜,至於相容性到哪裡,或許還有很多值得探討的地方,簡單的說可能自己用C++寫比較快,或是用Matlab做完剩下的,再丟回Eviews 8吧!!

  財務時間序列的發展史簡介: 今天跟大家談的是財務計量的起始與濫觴-時間序列資料的檢查與其相關的統計檢定與背後意涵!!向來很自豪自身的背景來自於統計領域,因此在談財務計量的同時,總是會先跟大家介紹幾本在十五年以前,所有的統計,國際貿易與經濟相關背景的學生在研究所所常用的教科書,當然必須強調的是在國外很少有統計系這個組織,統計是從研究所之後才比較流行,因此對於國內的統計人來說,我們在大學部裡面已經能夠讀到這些書籍,第一本值得推薦的書當然是Box,Jenkins and Reinsel標題為Time series Analysis(時間序列分析)的書,而之後接續需要閱讀第二本書,自然是傳承於Box先生的刁先生(Mr. Tiao)的得意弟子,Tsay先生的Analysis of Financial Time series一書!!這裡值得再提的是,在八零與九零之前的年代,中國,特別是使用古中國文字的中國人,過往在美國期刊的影響力是無遠弗屆的,這些人都是非常嚴謹的,因此當時Econometrica跟很多計量的期刊背後都是中裔美國人再審稿,因此也使得這些期刊特別具有公信力,統計學界的Biometrika也是另一個例子!!
  Box先生的背景是化工,因為為了研究岩石中的成分與演變,不得不研究其放性性物質衰退的情況,來研判它的歷史,從這個地方作為起點,因此開始了特定物質時間變化的觀察與研究,從而開啟了在統計領域中時間數列(Time series)的研究與分析,Tiao先生接續著Box先生的研究,與其寫過關於Bayesian Analysis等統計推論一書,談到非常態分配在多變量分析中扮演的角色,自然也是首屈一指的學者,而他替威斯康辛,哥倫比亞和芝加哥等美國統計名校所做的努力是有目共睹的!
  在過往的年代中,AR(autoregressive model)與MA(Moving Average model)等模型透過數列的拆解與分析,去檢視相關與半相關性的檢驗與解讀,透過PACF來檢驗AR的order,透過ACF來檢驗MA的order,在過往只有SAS與SCA等軟體能夠檢查這些的年代,那是統計領域關於時間數列課程教學的重點,也是大家津津樂道的,而在1980年代初期就有的unit root檢定與其相關統計研究,其實在當時是所有後續研究的重點,從而才有cointegration等重要財金計量概念的出現,在過往的時間序列領域當中,AR與MA測的是可回溯性與穩定性,接下來總會談到ARMA模型,而過往總以為ARMA(1,1)以是很了不得的,這就與後續談GARCH(1,1)是多了不得的事情是相近的,因為數學式子的好表達(可逆性)與穩定度上的可收斂性等討論,其實GARCH(1,1)正是從ARMA(1,1)類比出來的!!別忘了AR模型需要的是stability,MA則是需要思考invertibility,因為MA decomposition或是所謂的Wald decomposition是大家常用的表達方式!!

Hello there:
  其實這是多年以來,一直都很有興趣研討的主題,只是或者礙於時間,或者手邊一直有其他的工作要完成,所以一直都擱置著沒去討論,最重要得是現在手邊還有很多考試與數理工作得完成,只是因為必須完成一些主題的探討與撰寫,還是不得不藉著晚近的閱讀來探討這些議題,用中文替這些主題說一些話!!
  過來會探討的主題包含Bayesian與傳統的VAR/VECM,GARCH-ARCH,Panel Data Analysis,Multivariate and Multiple Time series model,Dynamic or Static switching model與State-space DSGE model等等議題,可能會需要非常長的時間去探討,也可能會在數周或是幾個月當中就完成,端賴個人能用多少中文替這些主題說一些話!!那就往死裡面研討吧!!