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下面就要来说说“量化”了~~ {& a! P/ J% _. B5 A, g
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。
2 x" K. C, L* O7 o: k, i术语上来讲,叫calibration。" x" e6 K6 ]* C* m% M
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。4 x+ m. ?, p! Q0 A" M
5 n, m+ o0 A+ W5 {上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。+ K' p; x1 i% D& N* [: Z! i
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。' {2 \; C$ T' T
——计量的方法。, ]3 _+ G' ~! `4 x) B9 E
7 f; c) B+ b6 F! ]7 A4 D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。
0 \- u5 Q# x! `) n' m' t. j/ A5 e, m d6 w% s
下面我提几个问题,
0 p8 ~8 c8 M! l% `$ W比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?
( a# F! u4 H0 s$ _' l' B" f2 n( A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
( D3 V3 U5 Q( \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?
1 e Q$ J* c0 R V- M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。
0 g& I6 q. q. U术语上叫做regression。& q6 Z8 w3 f3 v
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。& T; X+ g* x X5 m
5 g8 e( y% Q R$ Y) t4 k+ n' f; W最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。3 s2 a( K6 w% i: t b3 g
每个观测到的数据之间是否是独立的。/ m/ |2 @5 ]1 w8 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。
' C' j; ?% ~& Q: q9 F" i4 Q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)2 F% T7 n+ O; x+ @/ X: }2 o
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。6 ? t4 \- d3 n1 P- y W) o
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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。
6 J' x6 |9 z5 }5 H. u这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,4 @' M& ]: g J4 ?( m: F9 {
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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