Re: [AG-GOuFP] Irreversibilität der Zeit in der Ökonomie

[Marco Schmidt <mschmidt.mailbox AT web.de>]

Hast Du hiermit schon mal rumgespielt?
http://www.lutanho.net/trading/wirtschaftskreislauf.html

Am 22.02.2015 um 21:02 schrieb Patrik Pekrul:
> Am 21.02.2015 um 16:55 schrieb thomas <pazeterno AT web.de>:
>
>> Hallo Marco,
>>
>> die von dir angeschnittene Debatte hat Verbindung dem in den
>> Naturwissenschaften als "Problem der Wahrscheinlichkeitsinterpretation"
>> bezeichneten.
>>
>> Da gibt es die für die Anwendung relevante
>>
>> - Frequentistische Wahrscheinlichkeit
>>
>> und die
>>
>> - Bayes'sche Wahrscheinlichkeit
>>
>> Die frequentistische Sicht geht von ein "für alle Zeiten
>> unveränderlichen" Coin-Flipper (Münzwerferin) aus, der die für uns als
>> Wahrscheinlichkeitsvariablen beobachtbaren Parameter der Natur (positive
>> Realität) generiert.
>>
>> Die Bayes'sche Sichtweise lässt zu, dass der Coin-Flipper sein Verhalten
>> verändert und z.B. aus den Resultaten seiner Münzwürfe die
>> zugrundeliegende Wahrscheinlichkeitsverteilung (/-dichte) verändert.
> Ich denke, man könnte die Pokerspiel-Analogie, die zum Fat Tail führt, 
> mittels der Bayes'schen Wahrscheinlichkeit untersuchen, indem man die 
> Hypothese prüft: "Die sind einfach fähiger als die anderen!" - was ja wohl 
> die meisten, die dazugehören, unterschreiben würden, um sich besser zu 
> fühlen und "Umverteilung" als ungerecht zu diskreditieren.
>
> Ich hatte in meinem Modell "Fähigkeit" operationalisiert als "die 
> Wahrscheinlichkeit aus einem Handel als Gewinner herauszugehen". Im 
> Beispiel sind alle gleich fähig, sprich sie haben alle die 
> Wahrscheinlichkeit 0,5.
>
> Man müsste also ausgehend von einer Verteilung nach bspw. 20 Runden die 
> Frage stellen: "Wie wahrscheinlich ist die Hypothese, dass die oberen 
> deshalb dort sind, weil ihr p höher ist als das der anderen?"
>
> Wenn man mittels des Bayes'schen Statistik auch noch nachweisen könnte, 
> dass diese Hypothese deutlich zu verwerfen ist, dann hätten man nicht nur 
> ein (mathematisch) fundiertes Modell, warum die Verteilung sich so 
> einstellt, wie sie es tut, sondern auch noch ein Maß dafür, wie sehr dafür 
> reiner Zufall oder "Fähigkeit" verantwortlich ist. Ich denke, das Ergebnis 
> kann man sich denken ;-)
>
> Da wir ja einiger Mathematiker unter uns haben, würde ich mich erdreisten 
> diesen Nachweis mal zu beauftragen. Es wäre sicher spannend, das online zu 
> machen, da das Thema Bayes'sche Statistik ja doch auf Interesse zu stoßen 
> scheint. In dem link, den ich zur Verfügung gestellt habe kann man das 
> Beispiel mit der "unfairen" Münze sicher als Leitfaden verwenden (ab 
> 1:00:00)