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下面就要来说说“量化”了~~$ x U& r- u& ^
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。% K9 j4 k3 P. F$ u# E, c, }! i
术语上来讲,叫calibration。
5 O8 V! M2 K! {3 U3 Y- Z怎么找呢?基本上就是来match empirical data。4 C; r6 H, [" P$ \2 }1 V1 Z9 W
& D1 w; E$ m2 S上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。: k) u' e( s6 w: k5 J
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
! @0 k) j3 g- s2 k( |# M2 W——计量的方法。' H0 H$ r! s r$ X: ^1 t
+ u& w9 c7 e, V$ t. S6 f
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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4 C z) O D* _, N5 B0 X4 Z下面我提几个问题,
# g- {% A( I9 E( L& P% X比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?5 c7 s6 Z" T% b, }/ j9 N
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
, q7 q: z9 C( B+ M( T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 R% ]6 ~2 ]5 I% s+ w/ j
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。) q6 }6 Q+ `5 D2 `1 L
术语上叫做regression。# b' l6 y9 {, t
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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- K: }- F0 L: Z) J; f( U最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。 n6 [ |, t6 H
每个观测到的数据之间是否是独立的。6 ~2 E* _* ~2 `- V! \( b
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。
! e( v0 v. W( B( r7 b( h1 t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)
* u0 u3 A' o) U. y) o; e- O* \, z X这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。$ E. m& [! E. s( a! a) A
" z) Z% U6 \9 Y: P, x l
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。 a- f" g/ X' K1 [% x5 Q; I
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,8 V: _ B5 ^% S7 d) b4 [
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。+ A4 E. x! c: r: f
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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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