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下面就要来说说“量化”了~~, a$ ?3 ?# v3 {
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。/ u" o1 k" H, K2 Z1 g0 k; l3 a
术语上来讲,叫calibration。
1 I J$ ?) ]" ^, z& \& S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。
' B) E- d! y. `8 m那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。1 q+ \! W8 {2 \) ^- J" M
——计量的方法。
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; p3 ^7 t/ `, K$ H' n6 K o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。8 ?0 [3 K& N! i
$ o; y1 ^* D$ F# k9 A# C下面我提几个问题,
1 D3 E# B& a0 Z* G& K比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?, L: l: A. r7 `( Y
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
- \. s6 j. @# w$ ?0 K5 r |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?& X1 x' U9 i! c8 O7 m. f6 F& v
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。 T) i6 Q& e% K& e0 f3 C
术语上叫做regression。4 G% X# N# X, M- ^/ c! ?' ^
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。
% q" N0 V6 h0 g |6 t每个观测到的数据之间是否是独立的。
5 W5 \# c" I6 G1 D; U" N. [: g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。- a* A5 p- e/ r9 e5 T
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)
. a& I0 I1 W: X5 m0 P" K* g9 `6 E这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。: h7 K# P1 c8 l9 n& k6 m
5 V+ k/ W n) b @* d4 M, U' s$ s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。# H; F2 l% k0 E- P% y* w; N) F2 F
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
" g5 P' ]0 m( v/ _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。
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& p% R) I5 B" [1 b1 f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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