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下面就要来说说“量化”了~~
& z q, W; y( X' [* K: F1 [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。
! O- x/ F& a! b" j术语上来讲,叫calibration。# E' s [% Y( Q g
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
' B% ]$ C, H( W! r! y那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
: P( U& f5 Q5 {, p8 A; R. X* V8 l——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,- A3 T5 t1 {' O2 V0 i
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?, f! ~- |! e- r( Y& i6 Z* k4 m+ o: 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
; W8 S. O7 L l; q# l& N0 b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 _5 _0 S# V- g5 b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。+ @6 G" Y% O3 L+ ^
术语上叫做regression。) g$ J& @ f! l- q* m# [4 h
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。+ F! |$ W% U- A/ q0 g1 b
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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。2 [# g$ T: s& `* a; s* c! d) \
每个观测到的数据之间是否是独立的。2 Z5 s9 c7 ~$ Y& h! u
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。
# O: T0 q! m' _, p5 J# W' |, a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)
% g& S$ U; v2 q6 U- K+ h这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
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# y' m3 x" q' U6 t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。
5 T H8 G" E; k& E2 ~: x/ Y3 n$ p这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
4 ]' T( K, g, A5 e6 P0 x3 H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。6 a# e+ E; v1 A& J# x
9 {. x8 d/ s j5 |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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