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下面就要来说说“量化”了~~$ Q8 ~ G2 y9 T" b* |
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。
) t7 i4 Y4 M& ]/ N/ W& w* Z术语上来讲,叫calibration。
0 \2 p U! i8 R8 z怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
$ ]4 K9 M* X$ h9 M那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
5 B" i3 }1 l/ q——计量的方法。) n: Q1 ?4 E1 n1 U) m
! M# u4 o7 V/ k" B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。 i2 e( M8 l" [5 P' N4 t
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下面我提几个问题,
) }7 U" i3 J0 I f9 k比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
6 d3 _) `, P( d6 Y4 J+ n. }; F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
8 }/ M- j+ h" z, e, o& j# H0 }8 }& @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?
& A2 V+ Y' @2 M; |7 e* |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。/ ?" L' N0 D2 ^" X& e- D; O3 s! i
术语上叫做regression。
) y3 s/ e4 @; H" i" ]1 r3 `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。* k/ j w4 |" ^6 _& H. u# [5 P, U
每个观测到的数据之间是否是独立的。
( `+ V' ?! a* L% S# s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。' p9 y* }5 p2 C& u1 D
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), g: q- n5 O! F- X- H4 D/ z6 `. v1 l
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。) Q" A! c0 Y- H( k) w) T! }' _
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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。' l4 O/ s0 r7 c: K# F* z3 e9 C
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,0 ?( A) @) K L& U9 K; w
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。( s+ ]! z0 b- Z( A5 X) `7 M W
3 C. q2 r7 [7 x$ ^4 W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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