Chiaramente un modello deve semplificare la realtà, altrimenti non sarebbe un modello, ma la realtà stessa.
Un modello serve a prendere delle decisioni su una base razionale.
Il modello in oggetto è bello proprio perché semplifica molto. E pur semplificando molto, riesce ugualmente a descrivere bene la realtà.
Un modello serve a prendere delle decisioni su una base razionale.
Il modello in oggetto è bello proprio perché semplifica molto. E pur semplificando molto, riesce ugualmente a descrivere bene la realtà.
si pensi che la meteorologia funziona in questo modo.
I modelli meteo: 1)nonostante il livello di complessità raggiunto, sono una gigantesca semplificazione di tutte le variabili atmosferiche e della loro interazione 2)si basano sulle osservazioni passate e presenti, quindi usano il passato per stimare il futuro, ipotizzando che alcune dinamiche di fondo si mantengano costanti nel tempo (nonostante non ci sia alcuna garanzia scientificamente provata al riguardo) 3)talvolta sbagliano, ma quando sbagliano nessuno dice che non servono a nulla. 4)quando sbagliano vengono corretti, adeguati e modificati per cercare di migliorarli. 5)L'atmosfera, esattamente come i prezzi, è composta anch'essa da una componente caotica imprevedibile, al crescere del gap temporale della previsione.
Non capisco perchè non si possa avere lo stesso approccio, scientifico da una parte probabilistico dall'altra, sui modelli di previsione dei prezzi.
Il problema è che le persone non riescono a capire la differenza tra previsione e preveggenza.
