物理学方法在社会经济问题研究中的应用【文献综述】

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1、毕业论文文献综述物理学方法在社会经济问题研究中的应用经济物理学，是基于形势的前提下，可以应用到经济的一些物理思路和物理方法。我们打算在这个文件显示了如何一个物理概念例如嬌可以应用到一个经济问题。这样做，我们将演示如何在可观察数据形式的信息和通勤限制中引入最大相对爛（麦格理）方法。笔者认为，所谓经济物理学，指的主要是运用物理学（按:不排斥其他相关学科）的概念思想和方法，来研究经济活动屮的数量关系并从屮寻找规律，力求构建一组与经济理论内容相匹配的特殊公理结构，来探索经济理论体系在逻辑上的i致性，从而揭示出经济学原理中那些经济变量或其相互之间的函数关系，然后进行推导以出规范性的原则或定理

2、，并且对此给岀准确的解释。经济物理学的本质是在立足于运用非线性建模法、动态、非均衡法以及确定论与概率论等的描述基础上，借助数学语言来表达经济理论，并进行演绎推理，以分析和建立经济理论体系，它是经济学中的一个分支。近年来对经济物理学的研究，基本上可归结为三个方面：其一是采用不同的手段和方法，对经济领域的各种原始经济数列进行多方面的综合分析，用合适的特征参数进行定量表征；其二是在数据分析的基础上，找岀不同参数之间的依赖关系，寻求系统的某些经验或半经验公式及唯象描述方法；其三是将经济系统的已知信息与物理学和其他学科的相关系统进行类比，建立经济系统模型，藉以探求和阐明系统的微观结构、作用机

3、制以及与宏观参数和演化动力学的关系。当然，经济物理学作为一门新兴的学科，它的理论框架，即基木概念体系、基木原理或定律体系和逻辑结论体系，还有待于21世纪物理学的进一步发展，而不断地得到充实和完善。在本论文中提出了一个算例LD）的最近Grendar^nJudge（GJ）［6］的文件，他们考虑选择大偏差（LD）范围内标准的问题。特别地，他们试图用自己的一种新方法来证明在一个最大偏差范围内0wen［7］的方法。他们支持这一想法，引用Kitamura和Stutzer

4、8啲计量经济学文献，Kitamura和Stutzei•也用最大偏差来证明一个特定的经验估计。通过提供一个更实际点的例子，我们

5、试图简化他们（GL）的初始问题。然而，我们的例子有相同的问题，当一个人有一个大数据集和该数据的小样本集的一个“平均”形式的信息，他做什么？我们将通过最大偏差方差是一种我们方法的特殊情形这个实例表明最大（相对）燔方法。在第二节，我们提出了同时更新两个不同形式的信息的例子：时刻和数据。该解决方案类似贝叶斯法则。事实上，如果没有片刻的限制，则该方法产生的贝叶斯规则完全相同［9］。如果没有数据，那么MaxEnt解决方案就产生了。认识到麦格理不仅包括MaxEnt也包括贝氏规则，特殊情况下是非常重要的。这意味着，麦格理是贝叶斯推理能生产各方面的正统，并证明了搐和贝叶斯方法的完整的兼容性。此外，

6、它为那些无法单独处理不论是由MaxEnt或正统贝叶斯方法的问题的提供方法，，问题里，有数据和力矩约束。在第三节中，我们评论的非通勤的限制问题。我们讨论他们是否应该同步处理，或顺序，或以何种顺序的问题。我们总的结论是，这些不同方案对应不同的信息状态，因此我们期望他们会导致不同的推论在第四节，我们提供了两个例子，说明潜在的经济问题与在GJ中讨论的相似。这两个例子（在GJ中提到的）详细地解决了。第一个例子将展示如何将数据和力矩可以顺序地处理。这个例子是典型的贝叶斯统计如何传统地使用MaxEnt原则，在MaxEnt是用来创造先验贝叶斯公式。第二个例子说明了一个问题，贝叶斯和MaxEnt不能

7、单独处理：同吋处理数据和吋刻。这两个例子似乎平凡不同，但这是自欺欺人。他们实际上是提出和回答两个完全不同的问题。正是这种'平凡'的，往往是混乱贝叶斯文学的源头,因此，我们想要揭露它。在第6我们比较了分别用麦格理方法和用GJ方法的数值例子。由于GJ的解决方案来自LD,他们依靠渐近参数;假定一个无限的样本集（不一定是现实的）。在麦格理方法不需要这样的假设，因此可以处理的数据量很有限。然而，当麦格理利用渐进极限产生相同的解决方案，大偏差方法产生了。股市崩盘是重大金融事件，吸引了学者和业内人士。根据学术界的世界观，市场是有效的，只有戏剧性的资料片的启示可能导致崩溃。但在现实中至于这一信息是

8、什么，即使最彻底的事后分析通常没有定论。对于交易商和投资者来说，崩溃的恐怖是压力的永恒来源，以及本身事件发生总会毁坏一些人的生活。大多数方法在非常短的吋间（几小时，几天或最多几周）寻找可能的机制和效果来解释崩溃。这里我们提出一个完全不同的看法：之前必须成年累月的搜查飞机坠毁的根本原因，市场协同或投资者之间的有效互动在逐步增加，经常被翻译成市场价格（泡沫）迅速上升。根据这一观点的关键，价格暴跌采取具体方式就不是最重要的问题：崩溃发生，因为市场已经进入了一个不稳定的阶段，