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下面就要来说说“量化”了~~9 j# y+ V+ f+ t `3 _
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, T9 _% E; W2 Z& r! F. L) a术语上来讲,叫calibration。7 Z* L* g: @! ?
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。4 |1 R& v- g# t( I2 P# ^$ M0 h! C
& W% b. E8 F: c* a7 e
上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。0 ~8 y6 \5 q! g# `
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
$ x5 v" G& w& ?/ G( ]6 c——计量的方法。: n0 r6 H: u, a
& O" e8 b: H) N
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。# W* p+ [& x8 h8 }
6 l/ O; Y3 } Q0 N8 l, [" ]
下面我提几个问题,
) m( C/ [8 ]# S/ {* ]9 [9 j比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?3 c5 e! ]5 n# |
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 {9 C) |3 p' M% f; u8 G
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?
# \* v- t1 y6 Q4 T! {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。
; U$ [# J0 A, t( u+ z8 l6 T术语上叫做regression。8 o4 x: ]- g3 T' [8 H$ l4 d
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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, b! a6 f2 o8 Z最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。1 g- p+ _: K$ f
每个观测到的数据之间是否是独立的。
* ^' l- f: M6 y8 \- A& |1 R( F( D 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。8 T9 S0 U9 P5 }# {9 Y
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)# f. w+ }0 C+ G2 _* k
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。+ H& q. L& _5 x7 D, j
4 Q" ^0 ~/ _# z% q' q0 e1 n
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。2 F+ O' B1 l) z& B3 X+ \! F4 L1 W
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
' O5 Z# C: ^$ A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。0 \1 |0 E4 H2 N4 ]: w0 ]
2 u* A, y* H# }0 A+ 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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