刚才找了一本times series analysis看一下目录，算应用数学，或者技术数学？是概率论、随机过程、统计、傅里叶分析（泛函分析）、差分方法（微分方程的离散版本）在经济和金融上的应用？commissar 写了： 2025年 4月 28日 18:46 作为社会科学的经济学，和自然科学有很大的不同。最基本的不同，就是自然科学基于实验，而社会科学很大程度上无法实验，只能基于不完善的观测。
这里有个例子，比如生命科学，其系统也非常复杂，所以要建立像物理学那样比较严谨的数学系统要困难得多。但是生命科学的基础也是实验，并确定实验条件，可重复性和可预测性都比社会科学要强得多。
社会科学也是系统非常复杂，但基本上没法实验。所以经济学的理论，无论数学多复杂（举几个例子，平衡理论要用微分拓扑，计量模型要用非线性泛函分析），都只能是基于观察（不是实验）的写意性模型，无论如何准确性都不会太高。批评经济学准确性不高的人，自己也拿不出准确性高的预测模型。所以只批评是没有用的，理解为什么预测准确度不高，从而可操作性也不高的原因，才算是有了有点基本的知识。
至于这些书中哪本实际最有用，当然还是属于统计或者计量的time series。有的人误以为只要有好的time series模型，什么都可以预测，这又是理解错误。Time series实际还告诉你，哪种类型的数据的未来是容易预测的，哪种未来的模式是几乎不可预测的。
算星球的轨道比算下个月28日会不会下雨，和一个人20年后会不会得癌症要容易得多。会预测日蚀日期的天文学家，即使把全部精力转投到气象学上来，也不能准确预测出下个月28日会不会下雨。
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