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下面就要来说说“量化”了~~
1 _- s8 E! d( d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。
& M& ?2 E" X( U7 d# E, n. u术语上来讲,叫calibration。" W+ w# v9 w6 ]4 L( G
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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- j1 e& k6 ?6 H) O5 ~' F3 f上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
1 J; A1 E8 y2 Z' r! S; i9 L2 n& f那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。' @7 w7 ~% `7 \ j8 V, {
——计量的方法。( s0 H7 O$ C1 B( w8 ~
& @( x0 V! B5 H: `4 D8 p" R \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。
& Q$ e- d- r8 A3 f) e* x) n1 C) m
下面我提几个问题,1 k3 Z3 d* |& V1 E3 p9 I0 O
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?# y$ C j' E1 U K6 u
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
& J/ O! }+ U- w a3 r( O( L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?
8 X' B0 x: i& V4 L3 G z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。/ z1 _1 t# |7 c; g! J/ |3 [
术语上叫做regression。
' G0 ~4 R$ C& L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。
1 h2 ?( W$ s1 H# |每个观测到的数据之间是否是独立的。
) M4 P0 I1 u7 N2 |& s4 A% }, M% H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。
: z+ {! E* d, ~6 J: M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)
9 E4 m# Y- P7 T( q2 N: X3 ]! ~这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
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4 B2 a3 V8 G* m. ?4 T, @5 e$ @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。0 ~" S! v" l( @' I- @
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
+ Y$ E6 A4 u$ a: |8 [) G( 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。
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?1 M$ v" p7 ~7 X1 r. c4 B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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