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这两天准备和老板的例会,满脑子充实着那些个计量模型。现如今的模型,越来越庞杂。虽然趋势还很算可以掌握,但用到的东西总是越来越漂亮。比如现在 consumer behavior 里面常见的模型,大多都有MNL(Multinomial Logistic) Regression的骨架子,配上EV(Extreme Value distribution)来计算效用最优出现的可能性,甚至加个多层(Multi-level) MNL来解释一些诸如Responsiveness(回应性) 这样的特性。 有的时候会有这样的问题,这样的建模,是不是解决问题的最佳手段?把天文学上面用来排除outlying observations的方法引进到marketing当中,是不是必要的?在牛津的scholarship online上面看到了一本书,翻译过来的名字是,计量经济,科学还是伪科学?恰巧这个问题和老板谈过,虽然我们都认为,一些问题有特定方法来解决,那么计量经济必也是特定工具的一种了。但问题是,杀鸡焉用牛刀?一些可以用简化模型来做的,却被无端加上了很多缀余,可惜,按照一些流行学术期刊的标准,确实需要你用到这些看来很美的东西来解决一个问题。有的时候,甚至问题本身都没有得到很好的挖掘却在上面披了一层美丽的外衣…… 只靠一张嘴说出来的研究是不可取的,比如南大某位拿到国家863计划基金的教授所作的东西,但是,太过依靠数学表达,本末倒置也许不比空说好在哪里。 唠叨两句,以便自省。… 继续阅读