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下面就要来说说“量化”了~~
9 F, @) k1 [ }" e9 k对于一个经济学的问题得到一个量化的答案,可以有两种途径。第一种,从理论模型而来。之前说过了,大体上,理论模型就是一个函数在给定区间内求最值的问题。给函数以特定的参数之后,量化结果就由函数最大化而的出来了。这里最关键的,就是找到这个特定的参数。
$ S4 L' V: R- S4 c$ H7 `' l, P术语上来讲,叫calibration。; p/ {$ {) n: t! {
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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& V- @+ P4 v$ S# n e: }% Z. }* a上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。/ u* |+ K4 ]* c" ?4 l* R
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。5 f8 J0 N8 Z6 q: E2 C* p# a* u
——计量的方法。
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计量,可以用来检验一个理论模型是否符合实际,也可以直接作为研究问题的方法。
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下面我提几个问题,
# _$ n. O/ j6 E: _比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
9 e6 o2 W4 x q0 Y" x再比如,一个人的身高对他的工资有没有什么正面还是负面的影响
0 [# x' i L% Y: D l再再比如,如果多看电视的话,会不会容易引起儿童患自闭症?
5 S5 k. q1 m+ A |, ]这些问题,不太容易从建模的角度去分析,因为不好把它写作一个agent来求utility最大化的问题。那么怎么办呢?我们从外部,不用参数模型,而直接用数据本身,得出答案。
) d+ _. P( s4 Q: T* F术语上叫做regression。
2 \2 e$ K& b7 {而这里,就会遇到一定难度的数学问题了。基本上,是统计学的问题。
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最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。! p2 r# ]) j; C1 N
每个观测到的数据之间是否是独立的。
2 V$ F3 L& i/ } i3 W& }比如时间序列函数,每个数据之间就不是独立的。因为今年的GDP高了,明年的GDP很可能也是高的。0 U) g2 N9 P' a `. ^
这个数据本身,是连续的数值么?还是1或0呢?还是0或连续正数呢?(比如工资)) w5 ~0 a; E( L7 q4 N& U1 E; m
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。" _% a7 k" ?8 h7 `, B
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于是统计学分出来,与经济学强烈的causality的逻辑联系在一起,出来了计量经济学。
" ~# {& ?/ L( N+ Z4 ]5 E这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
$ ~1 H( u/ v) D+ A+ I4 [至少我知道的,政治学和社会学,前沿的研究,都与计量经济学有关。' a- ~# i: K) a8 t. J9 f% b
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经济学用它独特的量化分析,统领着整个社会科学研究。 |
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