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    Econometric Theory主编Arthur Lewbel:计量经济学v

    来源:本站整理| 作者:佚名 | 时间:2020-01-05 08:35:35

      机器学习(Machine Learning),也称 “统计学习”(Statistical Learning),被广泛的应用在学科和业界之中,而计量经济学几乎不出校门,这两者究竟有什么关联和区别,Lewbel教授为我们做出了解答。

      “机器学习在统计学中非常流行,机器学习的主要功能是它了事物之间的联系,因此有大量的变量。机器学习会告诉我们哪些变量互相联系,因此机器学习的目标是确定相关性。更一般地讲,机器学习不会告诉我们关系,也不会告诉为什么会有这样的关系。通过计量经济学,我们想知道的不仅仅是相关性,还有关系,包括是什么样的关系,为什么会有这种关系,这种关系如何产生。因此,机器学习找到了两个变量之间关系模式,而计量经济学试图找出关系,并试图理解这些模式。”

      近年来,计量经济学有了新的热点,Lewbel教授就机器学习与人际关系这两个方面进行了简要的梳理。

      “计量经济学有几个非常热门的领域,其中一个领域涉及机器学习,涉及尝试使用机器学习方法进行计量经济学的研究。因此,可以采用多阶段研究,其中将机器学习应用在某一个阶段中,而在另一个阶段使用常见的计量经济学方法。因此,将机器学习作为一个工具,作为对计算经济学模型研究的输入,是一个热门领域。

      另一个非常热门的领域涉及人际关系的研究,主要是网络模型、社会交际、网络空间模型。这类模型是研究人类行为的互相影响,在应用计量经济学和计量经济学理论中都常流行的领域,其中包括网络如何形成,以及它们会产生什么样的结果。

      这个领域之前被研究得比较少,而在最近有爆发式增长。近来有许多新的研究已经完成,也有新的结果被发现。”

      Lewbel教授在博士的时候才开始学习经济学,他的经历对许多跨专业的学生是个很好的范例,他指出多门学科与经济学都是紧密相连、相辅相成的。

      “有一些意外导致我学习计量经济学,在早些时候也并没有既定的人生目标。但经济学的一大优点是,它的研究领域非常广泛,涵盖数学、写作、历史学、心理学,这是最吸引我的地方。人类社会中,所有这些系统都是相关的。因此,要进行经济学研究,必须有很强的阅读能力,写作能力,以及对机构运行、历史学、心理学、数学、优化理论和一些统计方法都有知识积累。

      另一个原因是经济学是一个仍待研究的领域。对比起来,物理学已经非常发达了,在物理学上有很大突破非常困难。经济学发展的时间并不长,我认为经济学正处于一个我们仍旧可以做出很大贡献的时期。目前是一个非常令人兴奋的时期,还有很多现象亟待发现,还有很多工作需要着手做。”

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