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下面就要来说说“量化”了~~
6 |; m* p% b/ Y2 w8 l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。0 W7 y; h( q" }5 s) k4 d
术语上来讲,叫calibration。
& v6 b% N2 y9 _3 H) F怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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3 V$ l; C# F/ e上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。' y4 b0 h& `& p- W" A$ [
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。& V% n, B& X/ U! Y
——计量的方法。
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! F$ W& N4 z: A! H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。# P+ e& W- ]. @# q( a8 y) v9 `
) b! t% l2 b$ L; Q: v; D* t下面我提几个问题,& x8 L/ b. F; q# \3 k P- \6 _: |
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?6 t( p, f0 j3 H
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 G( n/ J) X. c! }& A' a' P
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 S+ n9 p( T) _% ^+ q9 x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 Q, h. ]! [' {5 ~4 z3 a术语上叫做regression。& ^ X) y8 S# W1 ^# G0 B
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。
D! a0 W8 O; v \+ C- n每个观测到的数据之间是否是独立的。; f3 a: i' h2 h( ]: [2 c$ V. V, c* d$ e
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# O7 r4 ^1 p6 p" E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)4 T+ m$ y; }, {1 `
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。$ z+ x- Y, R2 I
' F4 V& {5 d: r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。
4 c, {! s1 p3 K& n5 B5 }3 Z9 B5 S3 @这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
" |/ d( w( K& c Y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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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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