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下面就要来说说“量化”了~~
% \2 }7 @- V# I( _" K* v* f- J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。- V% l) h/ {2 T& j
术语上来讲,叫calibration。8 K+ ~0 [ H. X5 B8 q8 b
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。
* M+ u2 ^& K( v% @& L. @( z那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。3 M: ^3 ~9 M/ _$ z
——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。0 D) U+ A# K: |) D6 l1 [* @: C8 }
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下面我提几个问题,' z, h. [0 o4 t) K1 z
比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?5 r O3 R+ y+ L: R2 s; ?/ v
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
7 U% x# C. O( @ c# V* s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?( a2 u q$ a3 R# l- p
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。 q: h2 V( `4 A8 i$ ^' L( y
术语上叫做regression。9 e N1 A* |/ j1 C
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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- A, e5 C" ]0 a; G- }8 m/ W, L最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。1 f. E( Y# Q2 Q
每个观测到的数据之间是否是独立的。( O9 R7 o4 M: b1 Q
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。
" E2 T- V) B( D! J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)* t/ d9 K" s& J' Y* G; o- F8 _1 M
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。( @. j, F0 n: o5 _5 p
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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。3 P# ?' P* y: j, k% u
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,0 w- O" _" y7 T
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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