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下面就要来说说“量化”了~~$ P" S( D0 s, O) K4 j Q) h
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。
@, O, |9 Z9 d4 E+ {术语上来讲,叫calibration。4 n8 ]* i8 X% j( m* A) s6 w
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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( @7 Y( [$ N7 N3 w7 o上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。$ V0 {: |# l( P& N5 K5 Z1 _% g
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
/ ]6 g, R2 Q3 M- k9 U: ]! {& C: _——计量的方法。 Q4 Q- R4 }( F5 H( b, [4 Q# A
5 T% a% _/ X. l# x( U0 Y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。) L. y4 [5 m0 z7 J) W
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下面我提几个问题,
6 i; V) w ~) o6 J比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
2 q# X- f3 Q: j0 [1 Y$ j1 v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
( z. g. g6 h$ ]7 h b7 X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?3 V. }$ W' q& B1 o) s3 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。/ E: ^ |. P3 ^
术语上叫做regression。
# ~8 u8 |- j6 A" C6 }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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% Z( T" g, V" D2 B9 A. x# I最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。3 ?* ~! R( D& ^, }6 I0 b
每个观测到的数据之间是否是独立的。$ t8 {) i6 J: D+ ^; p8 e
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。1 F$ E+ w* @* V4 } W
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)
4 G% L$ @, P/ a% F! R这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
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1 N3 w' I; B* `' H1 u$ E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。$ Z |6 W% Z& m z! I, ^& D4 h( o9 ?0 ^
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,' g# m, B* _# G( L. Z
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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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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