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下面就要来说说“量化”了~~, K6 b3 p( }( ]2 Q
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# s& U# u, k术语上来讲,叫calibration。! J, s+ S- t/ d3 S; N! Y
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
$ F/ J& z+ [' v3 J. I/ Q6 T7 A" G3 `: A2 P% F
上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。0 d5 A" p9 D1 h7 ?
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
8 U' L' _1 s% }$ t9 ]# p: U) O——计量的方法。
) s3 h- A7 T+ B5 z. u6 c& f) t3 @ l5 \/ [
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。
& v9 G4 \) Z% O9 x" P0 I% o+ O* Z& G( { P7 T) B9 I
下面我提几个问题,
' _& R+ R' [4 q: C4 B& i; z% S比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?1 H# }6 s z, k* F1 R
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
# r3 N; a: q1 m( l+ n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?
{, Q0 S+ p X1 {: W U1 M) \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。
: x2 L( U/ X- W1 ^ N术语上叫做regression。+ X( k8 G9 i1 H) a) ]* v
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。
1 r/ G% L5 R0 y# ^( B$ v
& h2 X: C3 \& n3 U3 Q4 T: k( h最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。
4 N$ K0 C% |3 T7 D4 V每个观测到的数据之间是否是独立的。8 V, G" b, z7 O8 `4 y9 ]
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。
8 w+ I# f6 `. q, f; `! @0 o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)8 }/ y- U) n3 g& e8 k& Y
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
8 R) g! I }9 c, s# p/ ?, v2 l# q# Y8 u) P( n! M
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。8 s" B3 c y' C0 |4 Q; @" |6 i& H
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,% V& h7 M# ^% m& A. J' V2 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。' u! [- x4 ?& i, r! j
4 L! R7 j; r6 G+ A9 u+ E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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