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下面就要来说说“量化”了~~
% H6 V) @' R G; L0 f/ m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。
/ b$ |. R! p, i! F术语上来讲,叫calibration。
& ?' ]* D A4 {- X6 h* J' y怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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5 _0 d- ]8 a% p, D/ S上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。7 w9 \; m2 C7 k
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。! w! x) t: b3 x
——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,8 m% B$ p/ u1 [
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
$ G8 E* q& q* }4 Y0 @$ u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
' d5 Z' x% ?: F" g. w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?+ ~+ f7 s& _+ i3 O. O3 ]. p" O+ k
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。2 {2 e- F7 k5 w' Y! l
术语上叫做regression。
2 H1 P) L1 `$ p* e* X6 N; d& g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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) c8 w+ ]+ \6 G3 J最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。1 Y8 z) V4 W, c' t( T( _5 l/ |
每个观测到的数据之间是否是独立的。
" h! e7 g& l: D0 F) 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。
5 }2 D- n; ], l+ G( C# K" s8 ~8 R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)1 |% i3 V$ T7 y! T. B" g% h. Y# |
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
, X( M* T+ K) V8 y
9 \# N6 w+ _1 H: o- c, }2 n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。
% W0 o( S: a" L9 G2 N; g, W这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
. _( S: g5 Z ~1 }+ L1 {, o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。( C+ h9 h* n7 s' s
. l# j! L9 @& q+ P# K) L! L, l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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