경제 모델을 만들 때 가장 어려운 것은 입력 데이터의 변환입니다. 경제 지표 (약 1 만 개 있음)를 보면 서로 여러면에서 다릅니다. 일부는 기하급수적으로 증가하고, 다른 일부는 일정 범위에서 경련하고, 다른 일부는 규모가 증가하면서 0 부근에서 경련하고, 다른 일부는 중간 기록을 급격하게 변경하는 식입니다. 모델을 생성하려면 이러한 모든 데이터가 시간이 지나도 변하지 않는 유사한 통계적 특성을 갖도록 수정되어야 합니다. 다음과 같은 가능성이 있습니다.
1. 상대 속도 계산: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. 이러한 변환은 데이터를 자동으로 정규화하므로 미래를 내다볼 필요가 없으며 다른 작업을 수행할 필요가 없습니다. 하지만 제로 데이터(x[i-1]=0)와 마이너스 데이터에는 큰 문제가 있고, 경제 지표에도 그런 경우가 많다.
2. 증분 d[i] = x[i] - x[i-1]을 계산합니다. 이 변환은 0 또는 음수 데이터에 대해서는 신경 쓰지 않지만 연간 국내 총생산과 같이 기하급수적으로 증가하는 데이터에 대해 시간이 지남에 따라 증분이 증가합니다. 저것들. 분산이 일정하지 않습니다. 예를 들어, 실업률은 일정한 분산 범위에서 변동하고 GWP는 기하급수적으로 증가하는 분산과 함께 기하급수적으로 증가하기 때문에 실업률 에 대한 GWP 증분의 의존성을 구축하는 것은 불가능합니다. 이는 증분을 시간에 따라 변하는 분산으로 정규화해야 함을 의미합니다. 그러나 후자를 계산하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다.
3. 예를 들어 Hodrick-Prescott 필터에 의해 계산된 추세를 데이터에서 제거하고 시변 분산으로 고주파수 잔차를 정규화하고 모델의 입력으로 사용합니다. 여기서 문제는 Hodrick-Prescott 필터와 다항식 피팅( Savitzky-Golay 필터, lowess 등) 기반의 다른 필터가 미래를 내다본다는 것입니다. 이동 평균은 데이터보다 뒤쳐지며 특히 기하급수적으로 증가하는 데이터에서 추세를 제거하는 데 적합하지 않습니다.
다른 아이디어가 있습니까?
나의 최근 GWP 성장 예측에는 미래에 대한 엿보기가 있습니다. 포스팅하고 나서야 알았습니다. 이것이 모델이 과거의 사건을 잘 예측한 이유입니다. 나는 계속 싸우고 있다.
할인율이 바뀔 때마다 기존 종속성과 새로운 종속성 형성 사이에 상관 관계가 있다는 의견이 있습니다 ... 지난 7 년 동안 비율은 변경되지 않았습니다 ....
방해가 되지 않는 한. 지금까지는 GDP의 최신 가치를 단순히 취하는 것보다 GDP의 미래 가치를 더 잘 예측할 수 있는 경제 지표를 찾기가 어렵습니다. 일반적으로 이러한 예측 변수는 찾을 수 있지만 이 미래 값만 알 수 있습니다. 예를 들어, 역사를 살펴보면 좋은 예측 변수를 선택하고 "과거" 미래 값에 대한 상당히 정확한 모델을 찾을 수 있습니다. 그러나 이것은 자기기만입니다. 역사의 각 과거 순간에서 현재까지 사용 가능한 데이터를 가져와서 예측 변수를 선택하고 미래 모델을 구축하기만 하면 됩니다. 그러나 지금까지 과거 데이터에 대해 선택된 예측 변수는 미래를 잘 예측하지 못합니다. 마지막으로 알려진 값과 동일한 평범한 예측보다 더 나쁜 의미에서 "나쁨"입니다. 모델의 치수를 증가시켜도 정확도가 증가하지 않습니다. 내 이론에 따르면, 내 수많은 실험에 따르면 하나의 예측 변수를 찾을 수 없다면 두 개의 예측 변수를 찾는 것은 의미가 없습니다. 선형 모델을 비선형 모델로 교체하면 정확도만 떨어집니다.
입력 데이터를 2차 도함수로 변환하면 그래프 <변환된 과거 미래>-<변환된 예측 변수>에 둥근 구름이 생성되어 2차 도함수 간에 상관 관계가 없음을 확인합니다. 예측은 평범한 예측과 거의 동일하게 얻어진다. 1차 도함수 간에 상관관계가 있지만 작습니다. 그러나 과거에 선택한 예측자는 미래를 예측하는 데 적합하지 않습니다. 아마도 시장 붕괴에는 다른 전제 조건이 있을 것입니다. 예를 들어, 2008년의 붕괴는 2001년의 붕괴와는 다른 경제적 배경과 예측 변수를 가지고 있습니다. 도함수가 없으면 데이터는 높은 상관 관계가 있으며 앞을 내다보지 않고 동일한 범위의 분산으로 변환하기 어렵습니다. 시간이 되면 더 자세히 설명하겠습니다.
다음은 입력 데이터를 변환하는 방법으로 2차 도함수를 사용하는 것을 기반으로 하는 평범한 예측의 예입니다.
입력 변환, 예측 변수 선택 및 예측 모델 구축 방법을 시도하려는 사람들을 위해 Matlab 데이터 매트릭스를 첨부합니다. 첫 번째 열에는 분기의 날짜가 있습니다. 나머지 열에서 이들은 서로 다른 경제 예측 변수입니다. GDP는 열 1166(날짜가 있는 첫 번째 열의 번호 = 1)에 있습니다. 분기 날짜는 Fed 방법론에 따른 분기의 첫 번째 날입니다. 1/1, 4/1, 7/1, 10/1. 분기별 데이터는 해당 분기의 1일을 기준으로 합니다. 예를 들어 가장 최근의 GDP 값은 2015년 10월 1일에 할당됩니다. 2015년 4분기 초.
그것은 모델 요소의 선택일 뿐입니다. 이것이 세기의 과제입니다. 다양한 경제적 요인 중에서 이 데이터 기간에 대해 최상의 예측을 제공하지만 다른 기간에 대해서는 최상의 예측을 제공하지 않는 요소를 항상 찾을 수 있습니다. 문제는 순방향 테스트에 의해서만 해결됩니다. 최고의 정확도는 아니지만 훈련 및 순방향 샘플에 대한 동일한 예측 정확도입니다.
많은 빌어먹을 후, 나는 결국 발표된 거시 예측이 내 것보다 낫다는 결론에 도달하고 그것을 사용하기 시작했습니다.
경제학계에 '노벨상 수상자'라는 종이를 유포하는 그런 사기 사무소가 있다. 이것은 서구의 재정적 거품을 덮는 거대한 당입니다.
어떤 위기라도 보세요. 이 노벨상이나 "위대한" 트리오 중 누군가가 이러한 위기를 예측했습니까?
여기에 답이 있습니다.
부동산 시장의 유가 증권 시세의 모든 인과관계가 드러난 영화 '쇼팅 게임(The Shorting Game)'의 작가들에게 노벨상을 수여해야 한다. 그것은 부동산, 이 현실보다 더 현실적일 수 있는 것처럼 보일 것입니다. 그럼에도 불구하고 노벨이 발명한 이 모든 비범한 지표를 보여주는 논문은 현실과 무관한 허구였다. 사람들은 이것을 이해하고 계속 풀었습니다 ....
그리고 간식으로 더 울프 오브 월스트리트(Wolf of Wall Street)를 확인하세요. 상세하게는 "노벨상 수상자" 표지판 뒤에 서 있는 쓰레기의 수준입니다. 이것은 사실입니다. 그리고 귀족들의 무리가 쓰는 모든 것은 전략적인 거짓말입니다. 기껏해야 Granger와 같이 단기간 동안 사용할 수 있습니다.
거시경제학 차원에서 서양에서 쓰여진 모든 것은 세 개의 유리잔 게임이다. 경제는 제품과 서비스의 생산이며 재정은 경제와 관련이 없기 때문입니다. 이것은 성인용 어린이 게임 "모노폴리"의 버전입니다. 모두가 간단한 질문에 답하도록 하십시오. 우리는 세계에서 가장 비싼 회사 중 하나인 Google을 선택합니다. 내일 우리는 그것을 버리고 파괴합니다. 누군가는 굶어 죽을 것이고, 바지 없이 남겨질 것인가? 예, 이 모든 것은 일반적인 관행에서 알 수 있습니다. 2000년대 초반의 에머리 위기로 지수가 3배나 떨어졌습니다. 그래서 무엇?
그리고 마지막으로.
관심분야의 저자의 작품인가? 의심할 여지 없이. 매일 먹어야 합니다. 매우 흥미로운 작업이지만 우리는 그것이 우리의 일상적인 현실을 가리킨다는 것을 잊어서는 안 되며 시장 경제 분야의 귀족은 사기꾼일 뿐임을 이해해야 합니다. 당신은 노벨에 점수를해야합니다. 그러나 많은 경제 지표를 취하려면 예측 지표에 영향을 미치는 지표를 선택하십시오 ... 이것은 매우 흥미 롭습니다 ..
경제학계에 '노벨상 수상자'라는 종이를 유포하는 그런 사기 사무소가 있다. 이것은 서구의 재정적 거품을 덮는 거대한 당입니다.
어떤 위기라도 보세요. 이 노벨상이나 "위대한" 트리오 중 누군가가 이러한 위기를 예측했습니까?
여기 당신의 대답이 있습니다.
부동산 시장의 유가 증권 시세의 모든 인과관계가 드러난 영화 '쇼팅 게임(The Shorting Game)'의 작가들에게 노벨상을 수여해야 한다. 그것은 부동산, 이 현실보다 더 현실적일 수 있는 것처럼 보일 것입니다. 그럼에도 불구하고 노벨이 발명한 이 모든 비범한 지표를 보여주는 논문은 현실과 무관한 허구였다. 사람들은 이것을 이해하고 계속 풀었습니다 ....
그리고 간식으로 더 울프 오브 월스트리트(Wolf of Wall Street)를 확인하세요. 상세하게는 "노벨상 수상자" 표지판 뒤에 있는 쓰레기 수위입니다. 이것은 사실입니다. 그리고 귀족들의 무리가 쓰는 모든 것은 전략적인 거짓말입니다. 기껏해야 Granger와 같이 단기간 동안 사용할 수 있습니다.
거시경제학 차원에서 서양에서 쓰여진 모든 것은 세 개의 유리잔 게임이다. 경제는 제품과 서비스의 생산이며 재정은 경제와 관련이 없기 때문입니다. 이것은 성인용 어린이 게임 "모노폴리"의 버전입니다. 모두가 간단한 질문에 답하도록 하십시오. 우리는 세계에서 가장 비싼 회사 중 하나인 Google을 선택합니다. 내일 우리는 그것을 버리고 파괴합니다. 누군가는 굶어 죽을 것이고, 바지 없이 남겨질 것인가? 예, 이 모든 것은 일반적인 관행에서 알 수 있습니다. 2000년대 초반의 에머리 위기로 지수가 3배나 떨어졌습니다. 그래서 무엇?
그리고 마지막으로.
관심분야의 저자의 작품인가? 의심할 여지 없이. 매일 먹어야 합니다. 매우 흥미로운 작업이지만 우리는 그것이 우리의 일상적인 현실을 가리킨다는 것을 잊어서는 안 되며 시장 경제 분야의 귀족은 사기꾼일 뿐임을 이해해야 합니다. 당신은 노벨에 점수를해야합니다. 그러나 많은 경제 지표를 취하려면 예측 지표에 영향을 미치는 지표를 선택하십시오 ... 이것은 매우 흥미 롭습니다 ..
스레드 작성자에게 행운을 빕니다.
가끔 노벨상을 쓰레기로 주기도 하지만 거기서도 재미있는 것들을 많이 파헤칠 수 있다는 데 동의합니다............. 영화 '마진콜' 보셨나요?
고맙습니다. 그럴게요.
경제 모델을 만들 때 가장 어려운 것은 입력 데이터의 변환입니다. 경제 지표 (약 1 만 개 있음)를 보면 서로 여러면에서 다릅니다. 일부는 기하급수적으로 증가하고, 다른 일부는 일정 범위에서 경련하고, 다른 일부는 규모가 증가하면서 0 부근에서 경련하고, 다른 일부는 중간 기록을 급격하게 변경하는 식입니다. 모델을 생성하려면 이러한 모든 데이터가 시간이 지나도 변하지 않는 유사한 통계적 특성을 갖도록 수정되어야 합니다. 다음과 같은 가능성이 있습니다.
1. 상대 속도 계산: r[i] = x[i]/x[i-1]-1. 이러한 변환은 데이터를 자동으로 정규화하므로 미래를 내다볼 필요가 없으며 다른 작업을 수행할 필요가 없습니다. 하지만 제로 데이터(x[i-1]=0)와 마이너스 데이터에는 큰 문제가 있고, 경제 지표에도 그런 경우가 많다.
2. 증분 d[i] = x[i] - x[i-1]을 계산합니다. 이 변환은 0 또는 음수 데이터에 대해서는 신경 쓰지 않지만 연간 국내 총생산과 같이 기하급수적으로 증가하는 데이터에 대해 시간이 지남에 따라 증분이 증가합니다. 저것들. 분산이 일정하지 않습니다. 예를 들어, 실업률은 일정한 분산 범위에서 변동하고 GWP는 기하급수적으로 증가하는 분산과 함께 기하급수적으로 증가하기 때문에 실업률 에 대한 GWP 증분의 의존성을 구축하는 것은 불가능합니다. 이는 증분을 시간에 따라 변하는 분산으로 정규화해야 함을 의미합니다. 그러나 후자를 계산하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다.
3. 예를 들어 Hodrick-Prescott 필터에 의해 계산된 추세를 데이터에서 제거하고 시변 분산으로 고주파수 잔차를 정규화하고 모델의 입력으로 사용합니다. 여기서 문제는 Hodrick-Prescott 필터와 다항식 피팅( Savitzky-Golay 필터, lowess 등) 기반의 다른 필터가 미래를 내다본다는 것입니다. 이동 평균은 데이터보다 뒤쳐지며 특히 기하급수적으로 증가하는 데이터에서 추세를 제거하는 데 적합하지 않습니다.
다른 아이디어가 있습니까?
나의 최근 GWP 성장 예측에는 미래에 대한 엿보기가 있습니다. 포스팅하고 나서야 알았습니다. 이것이 모델이 과거의 사건을 잘 예측한 이유입니다. 나는 계속 싸우고 있다.
할인율이 바뀔 때마다 기존 종속성과 새로운 종속성 형성 사이에 상관 관계가 있다는 의견이 있습니다 ... 지난 7 년 동안 비율은 변경되지 않았습니다 ....
무엇 사이의 의존성?
거시적 요인 간의 상관 계수는 전 세계적으로 변경될 수 없습니다.
모델의 변수 간의 강한 상관 관계가 간섭하지 않습니까?
방해가 되지 않는 한. 지금까지는 GDP의 최신 가치를 단순히 취하는 것보다 GDP의 미래 가치를 더 잘 예측할 수 있는 경제 지표를 찾기가 어렵습니다. 일반적으로 이러한 예측 변수는 찾을 수 있지만 이 미래 값만 알 수 있습니다. 예를 들어, 역사를 살펴보면 좋은 예측 변수를 선택하고 "과거" 미래 값에 대한 상당히 정확한 모델을 찾을 수 있습니다. 그러나 이것은 자기기만입니다. 역사의 각 과거 순간에서 현재까지 사용 가능한 데이터를 가져와서 예측 변수를 선택하고 미래 모델을 구축하기만 하면 됩니다. 그러나 지금까지 과거 데이터에 대해 선택된 예측 변수는 미래를 잘 예측하지 못합니다. 마지막으로 알려진 값과 동일한 평범한 예측보다 더 나쁜 의미에서 "나쁨"입니다. 모델의 치수를 증가시켜도 정확도가 증가하지 않습니다. 내 이론에 따르면, 내 수많은 실험에 따르면 하나의 예측 변수를 찾을 수 없다면 두 개의 예측 변수를 찾는 것은 의미가 없습니다. 선형 모델을 비선형 모델로 교체하면 정확도만 떨어집니다.
입력 데이터를 2차 도함수로 변환하면 그래프 <변환된 과거 미래>-<변환된 예측 변수>에 둥근 구름이 생성되어 2차 도함수 간에 상관 관계가 없음을 확인합니다. 예측은 평범한 예측과 거의 동일하게 얻어진다. 1차 도함수 간에 상관관계가 있지만 작습니다. 그러나 과거에 선택한 예측자는 미래를 예측하는 데 적합하지 않습니다. 아마도 시장 붕괴에는 다른 전제 조건이 있을 것입니다. 예를 들어, 2008년의 붕괴는 2001년의 붕괴와는 다른 경제적 배경과 예측 변수를 가지고 있습니다. 도함수가 없으면 데이터는 높은 상관 관계가 있으며 앞을 내다보지 않고 동일한 범위의 분산으로 변환하기 어렵습니다. 시간이 되면 더 자세히 설명하겠습니다.
다음은 입력 데이터를 변환하는 방법으로 2차 도함수를 사용하는 것을 기반으로 하는 평범한 예측의 예입니다.
입력 변환, 예측 변수 선택 및 예측 모델 구축 방법을 시도하려는 사람들을 위해 Matlab 데이터 매트릭스를 첨부합니다. 첫 번째 열에는 분기의 날짜가 있습니다. 나머지 열에서 이들은 서로 다른 경제 예측 변수입니다. GDP는 열 1166(날짜가 있는 첫 번째 열의 번호 = 1)에 있습니다. 분기 날짜는 Fed 방법론에 따른 분기의 첫 번째 날입니다. 1/1, 4/1, 7/1, 10/1. 분기별 데이터는 해당 분기의 1일을 기준으로 합니다. 예를 들어 가장 최근의 GDP 값은 2015년 10월 1일에 할당됩니다. 2015년 4분기 초.
무엇 사이의 의존성?
거시적 요인 간의 상관 계수는 전 세계적으로 변경될 수 없습니다.
상품 가격에 대한 매크로 데이터의 영향 강도에 변화가 있을 수 있습니다.......... 즉, 지난 7년 동안 비농업을 바라보며,
요율이 변경되었습니다. 급여 및 급여에 대한 주간 지원을 살펴봅니다.
여기도 물론 다른 경우가 있고 시간 간격이 완전히 다르지만 관계가 있을 수 있습니다 ...........
상품 가격에 대한 매크로 데이터의 영향 강도에 변화가 있을 수 있습니다.......... 즉, 지난 7년 동안 비농업을 바라보며,
요율이 변경되었습니다. 급여 및 급여에 대한 주간 지원을 살펴봅니다.
여기도 물론 다른 경우가 있고 시간 간격이 완전히 다르지만 관계가 있을 수 있습니다 ...........
그것은 모델 요소의 선택일 뿐입니다. 이것이 세기의 과제입니다. 다양한 경제적 요인 중에서 이 데이터 기간에 대해 최상의 예측을 제공하지만 다른 기간에 대해서는 최상의 예측을 제공하지 않는 요소를 항상 찾을 수 있습니다. 문제는 순방향 테스트에 의해서만 해결됩니다. 최고의 정확도는 아니지만 훈련 및 순방향 샘플에 대한 동일한 예측 정확도입니다.
많은 빌어먹을 후, 나는 결국 발표된 거시 예측이 내 것보다 낫다는 결론에 도달하고 그것을 사용하기 시작했습니다.
http://library.hse.ru/e-resources/HSE_economic_journal/articles/18_01_07.pdf 에 대한 흥미로운 기사.....
경제학계에 '노벨상 수상자'라는 종이를 유포하는 그런 사기 사무소가 있다. 이것은 서구의 재정적 거품을 덮는 거대한 당입니다.
어떤 위기라도 보세요. 이 노벨상이나 "위대한" 트리오 중 누군가가 이러한 위기를 예측했습니까?
여기에 답이 있습니다.
부동산 시장의 유가 증권 시세의 모든 인과관계가 드러난 영화 '쇼팅 게임(The Shorting Game)'의 작가들에게 노벨상을 수여해야 한다. 그것은 부동산, 이 현실보다 더 현실적일 수 있는 것처럼 보일 것입니다. 그럼에도 불구하고 노벨이 발명한 이 모든 비범한 지표를 보여주는 논문은 현실과 무관한 허구였다. 사람들은 이것을 이해하고 계속 풀었습니다 ....
그리고 간식으로 더 울프 오브 월스트리트(Wolf of Wall Street)를 확인하세요. 상세하게는 "노벨상 수상자" 표지판 뒤에 서 있는 쓰레기의 수준입니다. 이것은 사실입니다. 그리고 귀족들의 무리가 쓰는 모든 것은 전략적인 거짓말입니다. 기껏해야 Granger와 같이 단기간 동안 사용할 수 있습니다.
거시경제학 차원에서 서양에서 쓰여진 모든 것은 세 개의 유리잔 게임이다. 경제는 제품과 서비스의 생산이며 재정은 경제와 관련이 없기 때문입니다. 이것은 성인용 어린이 게임 "모노폴리"의 버전입니다. 모두가 간단한 질문에 답하도록 하십시오. 우리는 세계에서 가장 비싼 회사 중 하나인 Google을 선택합니다. 내일 우리는 그것을 버리고 파괴합니다. 누군가는 굶어 죽을 것이고, 바지 없이 남겨질 것인가? 예, 이 모든 것은 일반적인 관행에서 알 수 있습니다. 2000년대 초반의 에머리 위기로 지수가 3배나 떨어졌습니다. 그래서 무엇?
그리고 마지막으로.
관심분야의 저자의 작품인가? 의심할 여지 없이. 매일 먹어야 합니다. 매우 흥미로운 작업이지만 우리는 그것이 우리의 일상적인 현실을 가리킨다는 것을 잊어서는 안 되며 시장 경제 분야의 귀족은 사기꾼일 뿐임을 이해해야 합니다. 당신은 노벨에 점수를해야합니다. 그러나 많은 경제 지표를 취하려면 예측 지표에 영향을 미치는 지표를 선택하십시오 ... 이것은 매우 흥미 롭습니다 ..
스레드 작성자에게 행운을 빕니다.
경제학계에 '노벨상 수상자'라는 종이를 유포하는 그런 사기 사무소가 있다. 이것은 서구의 재정적 거품을 덮는 거대한 당입니다.
어떤 위기라도 보세요. 이 노벨상이나 "위대한" 트리오 중 누군가가 이러한 위기를 예측했습니까?
여기 당신의 대답이 있습니다.
부동산 시장의 유가 증권 시세의 모든 인과관계가 드러난 영화 '쇼팅 게임(The Shorting Game)'의 작가들에게 노벨상을 수여해야 한다. 그것은 부동산, 이 현실보다 더 현실적일 수 있는 것처럼 보일 것입니다. 그럼에도 불구하고 노벨이 발명한 이 모든 비범한 지표를 보여주는 논문은 현실과 무관한 허구였다. 사람들은 이것을 이해하고 계속 풀었습니다 ....
그리고 간식으로 더 울프 오브 월스트리트(Wolf of Wall Street)를 확인하세요. 상세하게는 "노벨상 수상자" 표지판 뒤에 있는 쓰레기 수위입니다. 이것은 사실입니다. 그리고 귀족들의 무리가 쓰는 모든 것은 전략적인 거짓말입니다. 기껏해야 Granger와 같이 단기간 동안 사용할 수 있습니다.
거시경제학 차원에서 서양에서 쓰여진 모든 것은 세 개의 유리잔 게임이다. 경제는 제품과 서비스의 생산이며 재정은 경제와 관련이 없기 때문입니다. 이것은 성인용 어린이 게임 "모노폴리"의 버전입니다. 모두가 간단한 질문에 답하도록 하십시오. 우리는 세계에서 가장 비싼 회사 중 하나인 Google을 선택합니다. 내일 우리는 그것을 버리고 파괴합니다. 누군가는 굶어 죽을 것이고, 바지 없이 남겨질 것인가? 예, 이 모든 것은 일반적인 관행에서 알 수 있습니다. 2000년대 초반의 에머리 위기로 지수가 3배나 떨어졌습니다. 그래서 무엇?
그리고 마지막으로.
관심분야의 저자의 작품인가? 의심할 여지 없이. 매일 먹어야 합니다. 매우 흥미로운 작업이지만 우리는 그것이 우리의 일상적인 현실을 가리킨다는 것을 잊어서는 안 되며 시장 경제 분야의 귀족은 사기꾼일 뿐임을 이해해야 합니다. 당신은 노벨에 점수를해야합니다. 그러나 많은 경제 지표를 취하려면 예측 지표에 영향을 미치는 지표를 선택하십시오 ... 이것은 매우 흥미 롭습니다 ..
스레드 작성자에게 행운을 빕니다.
가끔 노벨상을 쓰레기로 주기도 한다는 데 동의하지만, 거기서도 재미있는 것들을 많이 파헤칠 수 있습니다............. 영화 '마진콜' 보셨나요?
정확히 무엇 때문에 노벨 경제학상을 수여하는지 이해하십니까?
노벨상을 받을 자격이 있고 완전히 읽고 이해한 경제학 분야의 연구나 작업이 최소한 하나 이상 있습니까?