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下面就要来说说“量化”了~~
3 ^+ C2 I* Q4 L! \$ P% L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。
" Q! i1 g5 |1 s+ G' w% M术语上来讲,叫calibration。
+ ^8 w6 Q( z$ E怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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9 L& B5 f3 }+ {7 a9 l. ~- j5 S上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
0 s2 _" I3 `% e B那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
! O2 |. K. p. ?% D/ h! ~8 Q——计量的方法。# d5 q: w0 z* l0 y* R( A2 y( a, R
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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。
! B8 I* p2 b- I9 q" c+ m: I# ?: w# V5 U7 `6 C- U- @
下面我提几个问题,+ U' a+ s" l$ T- A6 s# S
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
% {3 e% y* I: F& Z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
F. A, e$ z8 O5 u D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?
# W- r4 ~* h9 q1 c+ `' _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。4 b& ]2 t! g4 i
术语上叫做regression。
! z6 f8 r& m" |) l% M2 L" t3 y0 o5 {5 S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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0 G0 Y8 V3 d3 M- R1 q最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。
_$ e2 x, o- ~5 ^' S每个观测到的数据之间是否是独立的。( ?7 A/ m y, v0 h' U) P
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 m) z8 k7 F$ v) f4 E
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)
" v4 I6 e# v7 m* n; ^这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。/ P2 N) E7 b' k4 l2 u
X' G8 A1 @+ Q7 Z, g0 g* Y& }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。
% N5 y7 D, k( h1 }6 e这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,5 | u1 Z5 Q+ ~, Y
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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