大概是上周的经济学人
有这么一篇文章 颇有意思的：
Data birth：
Fifty years after the dawn of empirical financial economics, is anyone the wiser?
该文主要想让大家想想数据探勘与财务计量经济学真有让我们变得更聪明吗？

故事一开始
是美林（Merrill Lynch）的banker Louis Engel打电话问芝加哥商学院当时的院长Jim Lorie：
如果投资人投资证券是否会比投资其他资产所得报酬来的多？
Jim回答：我不知道！但是你给我五万美金我可能可以找出答案！
美林答应了
结果在1960年代哥大成立了Centre for Research in Security Prices
简称CRSP
往后四十年的时间
他们从此奠定了财务实证研究领域三分之一的基础


然而金融危机之后
这领域到底好不好
成了经济学家们的辩论题目


文章再来就是一些历史回顾
例如当时电脑不发达的年代
他们怎么从纽约证交所
「手工」整理分析资料
进而发现投资股票的报酬会比较高
而投资其他保守的工具风险比较低
然后提出了我们大家现在耳熟能详的risk premium 概念

后来
诺贝尔得奖主
赫赫有名的Scholes
1974年接下了CRSP的责任
继续资料库的建立
除了股票之外慢慢加入了债券原物料房地产以及基金等等
哥大知名的学者Eugene Fama
也是透过这个资料库

提出了效率市场假说（efficient market hypothesis）,random walk....

Fama表示股票价格是不可预测的
（虽然他也承认短期之内还是可以预测）
当时很多人就很兴奋
发了很多很多的paper用data mining的技术
去举出市场无效率的反例
很多学者们更乐歪了

这领域的研究一直蓬勃发展
慢慢的人们知道asset pricing
接着开始流行自动交易系统（automated trading system）
寻找套利空间自行交易
financial economist因此很流行

'Grandpa Principle'
不过很多经济学家质疑
这些统计分析会让大家偏执于一些资料的处理
忘记了我们还有更大更重要的议题要解决
像是两年前左右的金融危机
是什么导致金融体系濒临崩溃？
又要如何去预防下一次的危机？

Yale的经济学家Robert Shiller就很担心
他觉得人们慢慢认为finance也是一门科学
Shiller很担心学院开始创造
认为只有包含大量资料的研究才有权威性的傻蛋学者“creating idiot savants, who get a sense of authority from work that contains lots of data”.

为了阻止下一次危机的发生
他建议我们最好

“go back to old-fashioned readings of history, studying institutions and laws. We should have talked to grandpa.”

结论
不要研究统计  计量经济 数据探勘 深奥的数理财务了
去跟你家姥爷聊天吧~
haha~

慢慢的数字取代了伟大创新的思想