論文の概要: Critical Mathematical Economics and Progressive Data Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06015v3
• Date: Sun, 30 Mar 2025 20:54:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 13:14:21.747229
• Title: Critical Mathematical Economics and Progressive Data Science
• Title（参考訳）: 臨界数学経済学と進歩的データサイエンス
• Authors: Johannes Buchner,
• Abstract要約: 本稿では,経済政策における論争の数学的・モデル論的基礎に焦点をあてる。 「我々の見方では、数学は規制されていない市場を正当化するために主流の経済学で部分的に誤用されている。」 第2部の目的は、現代数学や計算機科学の材料を用いたヘテロドックスモデルの改良と拡張である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of this article is to present elements and discuss the potential of a research program at the intersection between mathematics and heterodox economics, which we call Criticial Mathematical Economics (CME). We propose to focus on the mathematical and model-theoretic foundations of controversies in economic policy, and aim at providing an entrance to the literature as an invitation to mathematicians that are potentially interested in such a project. From our point of view, mathematics has been partly misused in mainstream economics to justify `unregulated markets'. We identify two key parts of CME, which leads to a natural structure of this article: The first part focusses on an analysis and critique of mathematical models used in mainstream economics, like e.g. the Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) in Macroeconomics and the so-called ``Sonnenschein-Mantel-Debreu''-Theorems. The aim of the second part is to improve and extend heterodox models using ingredients from modern mathematics and computer science, a method with strong relation to Complexity Economics. We exemplify this idea by describing how methods from Non-Linear Dynamics have been used in Post-Keynesian Macroeconomics', and also discuss (Pseudo-) Goodwin cycles and possible Micro- and Mesofoundations. Finally, we outline in which areas a collaboration between mathematicians and heterodox economists could be most promising, and discuss both existing projects in such a direction as well as areas where new models for policy advice are most needed. In an outlook, we discuss the role of (ecological) data, and the need for what we call Progressive Data Science.
• Abstract（参考訳）: 本論の目的は,CME(Criticial Mathematical Economics)と呼ばれる,数学とヘテロドックス経済学の交点における研究プログラムの可能性を提示し,議論することである。 本稿では、経済政策における論争の数学的・モデル論的基礎に焦点をあて、そのようなプロジェクトに興味のある数学者への招待として文学への入り口を提供することを提案する。 我々の見方では、数学は「規制されていない市場」を正当化するために主流経済学で部分的に誤用されている。 第一部は、マクロ経済学における動的確率的一般均衡(DSGE)やいわゆる「ソンネンシェイン・マンテル・デブレウ」理論など、主流経済学で使用される数学モデルの分析と批判に焦点を当てる。 第2部の目的は、複素経済学と強い関係を持つ手法である現代数学と計算機科学の材料を用いてヘテロドックスモデルを改善し拡張することである。 我々は、非線形ダイナミクスの手法がポストケインシアンマクロ経済学でどのように使われたかを説明することで、このアイデアを実証し、また(擬似)グッドウィンサイクルとマイクロ・メソファウンドの可能性について議論する。 最後に,数学者とヘテロドックス経済学者のコラボレーションが最も有望な分野について概説し,既存のプロジェクトと政策アドバイスの新しいモデルがもっとも必要となる分野について論じる。 展望として、(生態的な)データの役割と、進歩的データ科学と呼ぶものの必要性について論じる。

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