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EXCEL說明絕對利益與比較利益 - 基礎篇

絕對利益與比較利益觀念在台灣已經深耕到國小的課本上,連段考或測驗也都出現。不過,貿易戰爭這部影片倒是提供了絕對利益與比較利益的歷史基礎。

在這樣的歷史背景、重商主義與貿易限制的做法後,英國的工業革命帶來了巨量的產能,同時也產生了供給過剩,在這樣的時代背景下,亞當斯密提出絕對利益觀念。



自由貿易是亞當斯密的主要思想論點,而絕對利益是他的理論與實務證據。他認為在各國給定的資源用盡後,所能生產的最大產量下,兩商品產量比較,決定由哪國生產並出口。

簡單來說就是,資源全數使用在特定的商品,生產出的最大產量後,進行跨國比較,誰生產得多,誰就可以生產並出口該項商品。



A欄為國家別,B欄為商品X,C欄為商品Y。給定本國的資源有9工時,外國資源有3工時。
將工時轉換成商品產量後,本國的資源全數用於商品X,可生產出1單位商品X;若將資源全數用於商品Y,則可生產1.13單位商品Y。同樣地,外國資源全數用於商品X,可生產出1.5單位商品X;若將資源全數用於商品Y,可生產出1單位商品Y。

由B欄商品X,進行跨國比較,可以得到本國的1單位 < 外國的1.5單位,所以,外國在商品X生產上具有絕對利益。
由C欄商品Y,進行跨國比較,可以得到本國的1.13單位 > 外國的1單位,所以,本國在商品Y生產上具有絕對利益。

這時候,兩國生產不同商品,進行交易,皆有所獲益。但是,事無絕對!

如果,本國的資源就是相對外國豐富,即使本國生產每種商品都需要耗費相對多的工時,本國仍然在兩種商品的產量上比外國還要來得多。

根據亞當斯密的絕對利益原則,這時候,兩種商品都是本國生產並出口,對外國來說,一點好處都沒有。也就是說,外國沒有任何收入可言,如何能夠購買本國的兩種商品呢?這時候,並不會有任何交易發生!

事實上,本國與外國還是進行交易,這是為什麼呢?
於是,李嘉圖觀察後,提出另一種看法。他認為不要直接用特定商品種類為基礎,直接進行產量的跨國比較,而該採取兩階段的做法。





所謂兩階段是指

  1. 在國內進行不同商品的產量比較
  2. 亞當斯密的產量比較,改為同一商品數量下,放棄的另一商品數量進行比較

所謂第一階段的國內不同商品產量比較是指

所有資源使用在商品X上,本國可生產出4單位;使用在商品Y上,本國可生產出4.5單位。所以,本國若選擇生產4單位商品X,就要放棄生產4.5單位商品Y。換言之,本國若生產1單位商品X,就要放棄生產1.13單位商品Y。

本國: 1X => 1.13Y                                                        (1)

同樣,對外國來說,

外國: 1X => 0.67Y                                                        (2)

第二階段則是進行跨國的放棄產量比較,也就是比較(1)與(2)的數字。
同樣生產1單位商品X,本國需要放棄1.13單位商品Y > 外國需要放棄0.67單位商品Y。這顯示外國在生產商品X比較有效率,因此,外國應該生產並出口商品X。這時候就說外國在生產商品X上具有比較利益。同樣的比較方式也適用在商品Y上。



從EXCEL上來比較絕對利益與比較利益可發現,在設定的表格架構下,絕對利益是同欄跨列比較,所以箭頭向下,而相對利益則是有兩階段。第一階段為同列跨欄比較,所以箭頭往右;第二階段則是跨國比較,所以箭頭向下。


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Durbin-Watson檢定與LM檢定的存在意義

每一本統計學、計量經濟學、時間序列分析、迴歸分析、市場預測的書籍都會提到資料自我相關問題。為了找到資料的自我相關性,有的學者從樣本相關係數出發進行資料的假設檢定,有的學者則是創造與樣本相關係數很相近的數學公式進行資料的假設檢定,其中,最知名的便是Durbin-Watson檢定與LM檢定(Breusch–Godfrey)。兩個檢定公式的出發點都是一樣的,那就是從迴歸分析的殘差出發。

Durbin-Watson檢定公式

LM檢定公式
從資料角度去看,無庸置疑的是資料的數值都是已知的,我們使用迴歸分析來瞭解資料間的因果關係。換言之,此時,解釋變數與被解釋變數之間是樣本條件關係。然而,我們卻遺忘了一件事情,那就是資料也是可以形成分配的,那就是抽樣分配。
既然資料可形成抽樣分配,這意味著解釋變數與被解釋變數都是抽樣分配,需要以分配的概念去解讀。於是,在統計學內就明確寫著: 每個樣本服從母體分配樣本的變異數一樣都是母體變異數樣本之間是無線性相關
同樣在迴歸分析的解釋變數、被解釋變數與誤差都有各自的母體分配,並且滿足上面的三個條件。同時解釋變數與被解釋變數之間可以是聯合關係,也可以是條件關係。
進一步推導所得到的係數、殘差、甚至是殘差的數學組合、變異數分析表內的SSR、SSE、MSR、MSE、自我相關係數都是抽樣分配。
請注意,這些都是隨機變數或隨機變數的數學組合,所以都是抽樣分配(只討論一個數字,不是分配)。當樣本數夠大時,才能夠代表母體分配(樣本要多大,沒人知道)。
所以要使用公式前,問問: 你確定資料的抽樣分配了嗎?你確定資料的抽樣分配轉換過程了嗎?(是數值的亂數表,不是機率生成的亂數表)隨機變數的數學組合之間有沒有成為函數關係?(例如自我相關係數與MSE)
當我們確定每一個轉換步驟狀況後,就可以觀察到解釋變數數值、解釋變數個數、誤差母體分配、樣本數、殘差限制對Durbin-Watson檢定與LM檢定的抽樣分配變化。
確實,Durbin-Watson檢定適合所有樣本大小,但是Durbin-Watson檢定的決策規則本身有問題,不符合統計公式的原則,那就是灰色地帶判定給虛無假設,因此只有虛無與對立假設的二分法,以及分配的臨界值只會有一個數字,而不會有所謂的上下界。除非沒有控制住解釋變數數值與殘差限制影響,才會讓這兩個影響融入分配當中,造成臨界值的不確定,產生了帶狀區間。
Dur…

經濟學的基礎 - 經濟循環圖概說

無論是基礎的經濟學、個體經濟學或總體經濟學,在前言總是會提到循環圖來讓學習者了解他們位在哪個地方。有趣的是循環圖總是無法全面性地展顯出來,甚至指引學習者知道他們該怎麼使用經濟循環圖。

Parkin在他所論著的經濟學教科書中,就將整個經濟循環圖展現出來。


就像是線上遊戲一般,初心者進入遊戲前總會來段開場動畫,告訴初心者所在的情境是怎樣。同樣地,完整的經濟循環圖內會包含四名角色、四個市場與金流方向。

四名角色:家計單位、廠商、政府與國外部門

如果沒有國外部門的話,那麼經濟循環圖就是封閉體系,如同清朝鎖國時期。
如果有國外部門的話,那麼經濟循環圖就是開放體系,如同台灣從早年至今的情況。

在圖上,四名角色可以在四個地方活動,也就是市場(Market)。

四個市場:勞動市場、商品市場、金融市場、外匯市場

在這邊的勞動市場只是要素市場當中的一種要素。
因為勞動的數量就為龐大,所以我在這邊將勞動市場指稱為要素市場的代表。

四種要素:勞動、資本、土地、企業家精神
四種報酬:工資、利息、地租、利潤

整個經濟循環圖,其實就是在講總體經濟的範圍。






學習經濟學的入門經驗

過去看過的經濟學教科書多是使用圖解、數學式來證實經濟學觀念的正確性,同時也讓學習者了解經濟學觀念的實用性。我常想如果能夠搭配電腦使用,達到經濟學觀念的實作演練,那不知該有多好?!

其實國外也有類似的教科書,只是深入一看,也都是根據經濟學的章節來撰寫內容。於是,我又想如果可以從本質著手,配合真實狀況,會不會更能夠將經濟學觀念的基礎說明得更加透徹?

經濟學最常見的區分方式就是個體經濟學(Microeconomics)與總體經濟學(Macroeconomics)。

所謂個體或總體,其實是從討論的對象(或角色)不同範疇而有所區隔。

個體經濟學是討論消費者(或生產者、政府)的經濟行為,而總體經濟學則是討論較大範疇,如國家、區域或全球的整合性經濟行為。於是,兩者的代表性指標就有所不同。


雖然個體經濟學與總體經濟學有所差異,但是,個體經濟學還是總體經濟學的基礎,所以,在新古典理論,常會提到個體基礎下的總體分析方法。

無論是先從總體的角度學習經濟學,或是先從個體角度學習經濟學,都是合宜且適用的。原因在於你選擇想先「見樹」再「見林」,還是先「見林」再「見樹」。

如果你選擇先「見樹」再「見林」,未免有以管窺天之虞,容易產生合成謬誤。如果選擇先「見林」再「見樹」,又難免犯了分割謬誤。

如此說來,好像怎樣做都不合適。那麼在這邊給初學者一個小小的建議,那就是投資理財上的一個觀念:

先見全盤(大盤走勢),然後觀看類股走勢,從強勢的類股中挑選一支值得你投資的股票。

或者是當你開車去某目的地前,先看看地圖,如同俯視一般了解大致的路況後,再上路,總比到了當地,在巷弄之間如無頭蒼蠅穿梭其中還來得好吧。

想避開分割謬誤,則可以如此思考:

並非一個類股下的所有股票都是強勢,開紅。

因此,當你了解整個經濟狀況後,再深入去看個體的經濟行為時,總是比較能夠抓出系統性的相同因素,剩下的就是個體自己的特殊因素在影響其決策了。