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下面就要来说说“量化”了~~
: }9 q- O6 X; x* s$ 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。" j; Y0 E; b8 K+ ]8 v p
术语上来讲,叫calibration。9 L7 D0 a( m8 i. q$ t8 W
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
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9 }7 ^4 D6 T: w* S) a上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
* Y9 M" r; f$ v8 z那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。* h: l- j' r* P
——计量的方法。
0 R1 o. M, P/ k, b5 b4 q( A3 L% F
( M4 f, m+ G, ?6 @" |3 O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。
; t0 y- [. }: E3 D3 ]5 [3 b7 d1 ^# Z; s2 x4 L" c
下面我提几个问题,
& ]+ M) {5 S. m0 J0 A5 s比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?( D/ }5 S$ `, p' f) n6 s
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
2 o3 c: v* J+ S4 _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 c5 r& v( H$ c/ e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。
; S$ O m# @' x6 s$ t' [术语上叫做regression。
7 s9 u5 A2 k8 u5 |) `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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' j, R" Y5 d0 ~8 |- |+ l最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。+ x1 ~( R9 T5 i$ o7 r5 e6 w$ D
每个观测到的数据之间是否是独立的。3 T9 }7 w4 J: C D& U8 z1 E3 f
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。( c7 i2 S( d8 w6 B
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) \' U+ M2 c, Q- N# [
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
* d& L1 C u+ P2 o% T, j, K, \5 v# Y. }& b B
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 V8 ]& w3 G7 ^2 `; _) Y2 f
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,# B# D0 C! z& B$ F" i+ n8 h$ q; W
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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, s9 U3 `/ d4 @6 z1 d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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