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下面就要来说说“量化”了~~
( `2 H z* z, @& Q! Z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。
$ T) ~: r' j2 o/ E术语上来讲,叫calibration。
, {0 A& @ C' a6 `5 Y怎么找呢?基本上就是来match empirical data。 E. [( x( d8 ~1 @3 ^' d8 J+ p, z
5 L, [: j( I7 I上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
, P* f' @+ q. |9 X那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
8 w. p0 m3 D5 X" n——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,5 _) X0 a( Q- d
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?8 ?" b7 e- i# l1 q, ?
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
" E3 d/ n9 [/ J5 s' Q4 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?# A. V& ^) y% E4 N- H# o
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。) W5 x$ H$ z( W, h. u
术语上叫做regression。" Y( h' W3 M: 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。" }, [7 y! z. Y! c% B* w& t' M# M4 v# S
# u: U2 L1 { V7 ]" T$ \. ?/ ?$ k
最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。, e# Z4 a. s3 A) N! Q
每个观测到的数据之间是否是独立的。/ o Q$ i, x" d. ]% c
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。
& a2 T% c/ |3 ]& V% m* l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)* u$ s$ _0 _1 X+ s
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。2 l4 _; c$ P* x+ a: H9 Q* Q! N2 _
( x2 x S3 `1 O; v2 u5 m- \0 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。
% C5 s" ^- U2 I- j( ?& M2 Q这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,6 M7 s1 }8 D# B0 h z8 w1 k
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。
( i' y( [ S: R4 j& [% M2 ?
( E4 F# [$ L4 E! B4 w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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