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下面就要来说说“量化”了~~
6 [9 A) U( o+ x. \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。
# ] {+ L4 S5 G) s* l' W* B' `8 k0 n术语上来讲,叫calibration。) Z" a$ Y' |, p
怎么找呢?基本上就是来match empirical data。3 w; f3 w* L( g/ Z/ |
# R( C. [& h2 O5 i上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。5 {) w4 D0 z, P0 @ v
那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。) G% M, p, z3 A& P
——计量的方法。; [1 `2 e* D) ?5 v" r
, q& G! z, k/ L5 G, c6 I
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。3 U- K2 A) s# m! ~8 g& L
y* T$ g& g3 w0 [% e# B }( H y) C2 L
下面我提几个问题,
0 V! m4 m# m+ n& N1 Z# o比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?8 s4 `& o! ~5 x
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 l- x* L- b( y- 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?# E: H3 r; s. g. m4 I
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。% a5 x$ n& j; S5 a. P6 E
术语上叫做regression。
8 m' W! ~' i2 x, f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。
! y+ q I" w1 f' i6 a. x# U1 Y- l: Y$ H$ y0 y+ j
最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。
- Y; X% c9 K# {: ^* n4 K, O$ I每个观测到的数据之间是否是独立的。
Y: E4 Q. ?5 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。
}5 q; \/ W( d! t3 Q) `5 r3 l* W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)
0 S5 D, `. [$ w D: V这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。
! d5 j0 k1 n A" Y; ]& b) e2 {& {; b1 J" 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。
2 K' {* k9 D q! K这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,- J: Z7 }! ^9 G0 x1 [+ p
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。
7 C) x5 Z( R( ]) T) b5 z4 {; E, d! P; K5 m& |2 A0 |! c$ M0 E- G
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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