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下面就要来说说“量化”了~~
7 r' {! G$ q) W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。: n' F7 i- v, Z* d, f
术语上来讲,叫calibration。
5 G* p) |2 [/ A1 [怎么找呢?基本上就是来match empirical data。
7 ?) I0 H `# K4 B# c4 v
8 H( W& A4 D u) i上面这种方法,大松鼠叫做从内部入手解决量化问题。
& Q$ w% Y! x& H" s0 H那么还有一种方法,是从外部入手解决量化问题。
7 @9 ?# Q# V6 Y- U——计量的方法。
$ u$ @3 ~2 }4 Y1 y7 l( t; G
( |$ |2 q. B! Q$ b0 S" R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。
, L9 D k. @$ X* x0 K& j# H6 D% ~) r: T. ^
下面我提几个问题,
' [! K2 U( x0 w/ D3 n比如,大量的移民对于美国本地工人的工资有多大影响?( f$ i3 b& ]1 y2 Z
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1 `2 M; q& h1 ^
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?3 Q9 x/ ?+ W- ]
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。* R0 |3 {) G$ b, Y# b" F
术语上叫做regression。2 n0 Y3 Z7 o0 C7 w6 t* |( k
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。 @9 b; _0 A& j( ?
9 N8 i6 ^$ V# h# D' @最先遇到的问题,是统计学上的大数定理,是否可以应用。
2 D" ~% R! h1 u, V, y每个观测到的数据之间是否是独立的。
% L% V. k( g8 q; g& z! Z# S7 l$ P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。
% ^9 O" s. K2 v* ~3 ^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) s: F7 O$ P1 ~- |
这一系列的问题,都跟统计学有极强的联系。; V Q6 ]% ]4 i$ k1 z: X. V
7 A6 Q; c/ S) V/ t" 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。- V$ ~# M5 R5 U9 S1 [1 A. q0 d- G2 H
这个计量经济学,又深入到其他社会学学科领域,
! Y- u( @$ J! `: @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。9 B1 ] I! s5 H/ m: O w& {
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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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