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下面就要来说说“量化”了~~
5 J( d3 ?) {* I, F# f+ m3 I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。
' ^2 }# c; E8 D$ M$ A! P; n术语上来讲,叫calibration。
3 y# e8 @7 J4 @: C怎么找呢?基本上就是来match empirical data。0 K$ ^, O0 [4 C4 n: W1 {" L
- G N. D& I3 p3 K+ e0 E* N. f上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。/ v4 g. `3 k% c5 F; {! C8 \
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
" c8 W2 ?0 s4 t( @9 L4 c——计量的方法。0 \. C% G2 i# P: F# h& {
) a3 T8 A; a$ l, U. I- D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,% c8 r* o# `" r& j" F. f6 s5 i
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 {8 y% I' b J
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
+ @0 d# o+ o3 y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?5 L3 m9 y/ ]4 z7 k8 |- M- d6 L
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。
1 t, X. d$ a9 {. B) C; C/ x6 g术语上叫做regression。) I% q" c& }, D
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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最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。5 M& i( a3 G4 S: H
每个观测到的数据之间是否是独立的。
) S& {) ]: X$ \, Q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。, x* k$ W6 `$ P! g& @! l; V# 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)0 a& ]! I0 I. t
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。( P+ O T% C2 V$ o/ |
# ?0 y S$ ?7 z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。9 G2 J" Z" s# l" u0 M1 h: a0 g2 s
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
4 B7 \0 h; k9 Y' o X/ M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。8 z" t4 x5 i7 g; D
* }* Z8 M1 p) F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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