Rescuing Econometrics
Lingua: inglese
Editore: Routledge Dez 2023, 2023
Serie: Libro 25 di 27 - Routledge INEM Advances in Economic Methodology
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Haavelmo's 1944 monograph, The Probability Approach in Econometrics, is widely acclaimed as the manifesto of econometrics. This book challenges Haavelmo's probability approach, shows how its use is delivering defective and inefficient results, and argues for a paradigm shift in econometrics towards a full embrace of machine learning, with its attendant benefits.Machine learning has only come into existence over recent decades, whereas the universally accepted and current form of econometrics has developed over the past century. A comparison between the two is, however, striking. The practical achievements of machine learning significantly outshine those of econometrics, confirming the presence of widespread inefficiencies in current econometric research. The relative efficiency of machine learning is based on its theoretical foundation, and particularly on the notion of Probably Approximately Correct (PAC) learning. Careful examination reveals that PAC learning theory delivers the goals of applied economic modelling research far better than Haavelmo's probability approach. Econometrics should therefore renounce its outdated foundation, and rebuild itself upon PAC learning theory so as to unleash its pent-up research potential. The book is catered for applied economists, econometricians, economists specialising in the history and methodology of economics, advanced students, philosophers of social sciences. 114 pp. Englisch. …
Codice articolo 9781032586052
- Titolo
- Rescuing Econometrics
- Autore
- Duo Qin
- Editore
- Routledge Dez 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032586052
- ISBN 13
- 9781032586052
- Peso dell'articolo
- 344 grammi
- Dimensioni
- 240x161x11 mm
- Serie
- Libro 25 di 27: Routledge INEM Advances in Economic Methodology
Haavelmo’s 1944 monograph, The Probability Approach in Econometrics, is widely acclaimed as the manifesto of econometrics. This book challenges Haavelmo’s probability approach, shows how its use is delivering defective and inefficient results, and argues for a paradigm shift in econometrics towards a full embrace of machine learning, with its attendant benefits.
Machine learning has only come into existence over recent decades, whereas the universally accepted and current form of econometrics has developed over the past century. A comparison between the two is, however, striking. The practical achievements of machine learning significantly outshine those of econometrics, confirming the presence of widespread inefficiencies in current econometric research. The relative efficiency of machine learning is based on its theoretical foundation, and particularly on the notion of Probably Approximately Correct (PAC) learning. Careful examination reveals that PAC learning theory delivers the goals of applied economic modelling research far better than Haavelmo’s probability approach. Econometrics should therefore renounce its outdated foundation, and rebuild itself upon PAC learning theory so as to unleash its pent-up research potential. The book is catered for applied economists, econometricians, economists specialising in the history and methodology of economics, advanced students, philosophers of social sciences.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Duo Qin is Emeritus Professor of Economics at SOAS, University of London.
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