经济学

为那些学习，教学，研究和应用经济学和计量经济学的人提供问答

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议题多时的公平投票程序
当几个人必须决定一个是/不是问题*时，使用的自然决策规则是多数规则。 但是，当有许多问题要决定时，多数人的规则在以下意义上是“不公平的”：在所有主题上，多数人的观点都可能被接受，而在任何主题上，少数人的观点都可能不被接受。举一个极端的例子，有51％的人口将决定大约100％的问题。 我正在寻找防止这种不公平的决定规则。 正式地，将“统一组”定义为始终以相同方式投票的一群人。将统一组的“接受率”定义为统一组的意见被接受的问题的百分比。 定义一个“公平决策规则”作为一个规则，对于该规则，对于每个包含X％人口的统一组，当问题数量趋于无穷大时，接受率趋于X。 我的问题是：是否存在以上定义的公平划分规则？ （*我将问题限制为是/否问题，因为当问题不是二进制问题时，问题要复杂得多）。
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可以通过扩大选择范围来解决Machina悖论吗？
在另一个问题中，提到了Machina悖论，作为对预期实用新型的可能反例： 除了自相矛盾的清单，还要考虑Machina的自相矛盾。Mas-Colell，Whinston和Green的微观经济理论对此进行了描述。 一个人宁愿去巴黎旅行，也不喜欢看有关巴黎的电视节目。 赌博1：有99％的时间赢得巴黎旅行，有1％的时间赢得电视节目。 赌博2：99％的时间赢得巴黎之旅，而1％的时间却没有。 可以合理地假设，鉴于对商品的偏好，第二场赌博可能比第一场更为可取。失去了前往巴黎之行的人可能会感到非常失望，以致他们无法忍受观看节目的精彩程度。 但是，在我看来，这可以通过扩展决策空间来解决可能依赖于状态的效用来解决。例如，考虑具有两个时间段 和。第一个代表在解决赢得巴黎之行的不确定性之前。第二个时间段是在赌注解决之后。现在，按如下所示对此潜在结果进行建模： ，其中对应于您赢得巴黎旅行的结果（然后您做什么都没关系），您未赢得旅行的结果然后你看电视，然后t = 0Ť=0t=0t = 1Ť=1个t=1一种乙C= {P，∅ }= { PC， Ť}= { PC， N} ，一种={P，∅}乙={PC，Ť}C={PC，ñ}， \begin{align} A &= \{P, \emptyset\} \\ B &= \{P^C, T\} \\ C &= \{P^C, N\}, \end{align} 一种一种A乙乙BCCC在这种情况下，您不会赢，之后便什么也不做。然后，虽然你可能会喜欢巴黎在电视上没有在一个时间段（......？），当一起考虑随着时间的推移，你喜欢（因为某种互补性的）比在。一种一种A乙乙BCCC 我的问题是这个。这是解决这个矛盾的合理方法吗？人们尝试通过哪些方式解决此问题？
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具有期望项的Euler方程的对数线性化
有一些在线资源可用于对数线性化（例如，here 或here）。但是，涉及期望的对数线性化有些棘手，因为日志不能简单地“通过”期望运算符。在这个例子中有人可以帮助代数吗？ 我有Euler方程（等式1） 1=Et⎡⎣{δ(Ct+1Ct)−1/ψ}θ{11+Rm,t+1}1−θ1+Ri,t+1⎤⎦1=Et[{δ(Ct+1Ct)−1/ψ}θ{11+Rm,t+1}1−θ1+Ri,t+1] 1 = E_t \left [ \left \{ \delta \left (\frac{C_{t+1}}{C_t} \right )^{-1/\psi} \right \}^\theta \left \{ \frac{1}{1 + R_{m,t+1}} \right \}^{1 - \theta} 1 + R_{i, t+1} \right ] ，其中θ=(1−γ)/(1−1/ψ)θ=(1−γ)/(1−1/ψ)\theta = ( 1 -\gamma)/(1 - 1/\psi)。我试图得出无风险利率的表达和股权溢价的表达。我应该怎么做呢？ 似乎从上面我应该通过替代的感兴趣的变量，像这样启动第二链路Ct=ceC~tCt=ceC~tC_t = c e^{\tilde C_t}。然后按照给出的步骤，看来我应该到达（方程式2） 1=Et⎡⎣⎢⎧⎩⎨δ(C~t+1+1C~t+1)−1/ψ⎫⎭⎬θ{1(1+Rm)[(1+Rm,t+1)˜+1]}1−θ⋅⋅[(1+Ri)[(1+Ri,t+1)˜+1]]⎤⎦⎥.1=Et[{δ(C~t+1+1C~t+1)−1/ψ}θ{1(1+Rm)[(1+Rm,t+1)~+1]}1−θ⋅⋅[(1+Ri)[(1+Ri,t+1)~+1]]].\begin{align} 1 = E_t \left …
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在线零售中的价格分散
现在有许多在线书店在印度很受欢迎。他们为同一本书收取的价格通常相差高达10％（请访问此价格比较网站，以查看http://www.indiabookstore.net/） 由于这些是同质商品，任何可以访问其中一家商店的人都可以轻松地评估另一家商店，我想知道我们如何解释这种价格差异。我没有进行系统的研究，但给我的印象是，并非商店之间的价格排序对于不同的书籍都是一样的。 我想知道是否有任何经济模型可以解释这种分散。特别是有些模型可以通过使用价格数据面板进行测试。 [我承认我是在寻找研究课题。]
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在什么条件下垄断是不可取的？
首先，我意识到“不希望的”是一个模糊的术语。因此，需要澄清的是，根据以下指标，什么时候不希望出现垄断？ 帕累托效率 减少消费者剩余 社会福利（这可能与Pareto效率标准不同吗？） 有什么我需要的标准吗？另外，如果我们考虑到潜在的一般均衡效应（如对工资的影响），分析是否会改变？
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计量经济学具有经验价值的证据是什么？
经济是具有许多变量的极其复杂的系统，更不用说它们是从复杂的人的相互作用中产生的事实。我同意经济体具有某些基本原理，但我仍然对计量经济学作为一门科学的整体价值持怀疑态度。 一个真正有用的计量经济学将是预测经济未来行为的宝贵工具，尤其是在预测最近的金融危机和大萧条等冲击时。但这并没有发生。 如果计量经济学无法预测未来，我们怎么知道它甚至可以有效地描述过去？有什么证据表明它具有经验价值？ 澄清度 我很抱歉这可能造成任何混乱，但让我澄清一下我在这里寻找的内容。我认为这是一个认识论问题。更好的表述方式可能是：“计量经济学是否符合科学方法？” 或只是“这是科学吗？” 至少从理论上讲，这是一个具体的，可以回答的问题，即使正如Alecos Papadopoulos在其回答中指出的那样，这也是程度问题。（我分享一个观点。） 这并不意味着计量经济学的成功和失败的特定示例不相关。
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接收方应何时在信令游戏中随机分配各种动作？
假设存在一个带有有限消息空间，有限动作空间和有限类型空间的信号博弈。更简单的是，所有发送者类型都具有相同的首选项（接收者只喜欢响应不同类型的不同操作）。接收者是否可以通过随机分配响应严格地做得更好？当均衡存在时，接收方只采取纯粹的行动？一ŤM中号MA一种ATŤT 无处不在很好地概括了我的问题：“是否曾经有过具有最高接收者收益的均衡必然涉及混合策略？” 让我们进行顺序均衡。如果您想以某种符号开头。 σt(m)σŤ（米）\sigma_{t}(m)是中的发送的概率。米∈ 中号t∈TŤ∈Ťt\in Tm∈M米∈中号m\in M σmR(a)σ[R米（一种）\sigma_R^m(a)是接收者以响应的概率观察了后给出了接收者的信念。一个∈ 甲。μ 米＆Element; Δ Ť 米m米ma∈A.一种∈一种。a\in A. μm∈ΔTμ米∈ΔŤ\mu^m \in \Delta Tm米m 一个顺序均衡要求给予最佳响应给定，是给出最佳和被贝叶斯给出。这实际上是弱顺序的定义，但是在信号博弈中没有区别。σ - [R σ - [R μ μ σσtσŤ\sigma_tσRσ[R\sigma_RσRσ[R\sigma_Rμμ\muμμ\muσσ\sigma 我的直觉说，如果存在一个平衡点，即接收者只扮演纯粹的角色，则不会，但是我一直对这种东西感到恐惧。也许我们还必须规定它不是零和游戏，但我之所以这么说是因为我记得玩家在这些游戏中具有随机化的能力会更好。也许这是某处论文的脚注？ 考虑以下游戏，其中发件人首选项不同。我为低质量表示歉意。有三种发送者类型，每种发送者的可能性均等。只有当接收者（玩家2）在接收到消息1时随机化之后，我们才能创造出我认为是接收者（玩家2）的最佳均衡。然后类型1和3将发挥，从而产生分离均衡。如果接收方使用纯策略来响应，则类型1或2将偏离并导致接收方的状况恶化。m 1m2米2m_2m1米1个m_1 σm1R(a)=.5=σm1R(r)=.5σ[R米1个（一种）=.5=σ[R米1个（[R）=.5\sigma_R^{m_1}(a)=.5=\sigma_R^{m_1}(r)=.5
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约会时表现出兴趣和可用性的博弈论
我们中比较愤世嫉俗的（或也许是现实的）会认为约会游戏中存在大量的博弈论。 例如，经典策略是“ 不要响三天，因为您不想遇到太热心”。当然，现在已经普遍认为该规则已过时（在任何游戏中都是自然的）。 我提出的一个相当简单的假设是： 约会游戏中的每个人都在寻求与他们尽可能高的价值匹配。 通过表达对另一方的无条件兴趣，您可以让他们知道他们可以安全地“获取您”，因此，在知道自己的得分至少与您一样高的情况下，追求更高价值的伴侣是安全的。 因此，更明智的策略是不要让您的约会对象知道您对他们有多可用，以激励他们对您做出承诺。 现在我知道，这似乎是一种极度愤世嫉俗且有缺陷的思维方式。我不是在寻求这种想法的社会批评。相反，我很感兴趣是否进行了任何研究，是否根据某人的交流能力评估其吸引力，等等。
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启示原则可能不成立的情况
启示原理是有关贝叶斯纳什均衡的有力说明。但是，由于玩家不完全了解自己的偏好，或者偏好激发涉及成本时，它可能并不总是适用。 启示原则不适用的其他情况是什么？是否有论文用其他替代原理规避了这些问题？
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2SLS回归中的差异
通常，当我们进行差异差估算时，我们以OLS简化形式进行估算，如下所示： 但是，我想知道组是否是内源性的（例如自我选择的），但是我们可以定义一个“合格的”治疗组，估计差异是否更精确-in-diff以OLS / 2SLS形式表示为： 并得到，然后 Ť ř Ë 一吨米ë ñÿ我Ť= α 甲˚FŤ è [RŤ+ γŤř Ë 一吨米ë Ñ 吨一世+ δ一个˚F吨Ë - [R * Ťř Ë 一吨米ë Ñ 吨我，Ť+ X我Ťβ+ ϵ我，Ťÿ一世Ť=α一个FŤË[RŤ+γŤ[RË一个Ť米ËñŤ一世+δ一个FŤË[R∗Ť[RË一个Ť米ËñŤ一世，Ť+X一世Ťβ+ϵ一世，Ť Y_{it}=\alpha After_t+\gamma Treatment_i+\delta After*Treatment_{i,t}+X_{it}\beta+\epsilon_{i,t} Ť ř Ë 一吨米ë Ñ Ť 我，吨 = Ç ö Ñ 小号吨一个Ñ 吨+ α 甲˚F 吨é …
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总体人口回归
当包括所有总体时，回归中系数的标准误的含义是什么？ 这个问题让我很困惑。因为在我看来，包括整个总体时，标准错误没有意义-无需统计推断，因为您已经拥有了整个总体。 但是，即使在顶级期刊上发表的许多文章也是如此广泛地使用了它。例如，如果我正在研究一个国家的GDP增长率与其人口密度之间的关系，则可以进行回归分析： GDPi=α+βPopi+γXi+ϵiGDPi=α+βPopi+γXi+ϵi GDP_i = \alpha + \beta Pop_i + \gamma \mathbf{X}_i + \epsilon_i 与地球上所有195个国家/地区合作。在这种情况下，所有国家（人口）都包括在内。但是所有文献仍在讨论系数的统计意义。 有人可以解释整个人口回归时是否滥用统计推断？
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效用函数的均一度。
题 我的解决方案如下。请检查我的解决方案。如果我输错了，请告诉。我真的不确定我的解决方案。谢谢 U（x）是一阶同质的，即u（tx）= tu（x） 首先，我证明间接效用函数在m中是一阶齐次的。 通过效用最大化， V（P，M）= MAX U（x）的受PX ≤≤\le米 tv（p，m）=最大tu（x）≤≤\le px≤m 由于U（TX）= TU（X），电视（P，M）= MAX U（TX）受到像素≤≤\le米 然后v（p，tm）= tv（p，m） 即间接效用函数是一阶同质的。 通过使用先前的结果，我证明支出函数在u中是一阶同质的。 我知道 v（p，m）= v（p，e（p，u））= u（x） 由于u（x）是一阶的齐次且v（p，m）是m的一阶的齐次，所以v（p，e（p，u））必须是e（p，u）的一阶的齐次。 换句话说，v（p，e（p，u（tx）））= v（p，e（p，tu（x）））= tv（p，e（p，u））保持iff e（p ，tu（x））= te（p，u（x）） 即，昂贵的函数e（p，u）在u中是一阶同构的。 现在，我将证明马歇尔需求x（p，m）与m中的一阶同质。 以罗伊（Roy）的身份， ∂v （p ，m ）/ ∂p∂v （p ，m ）/ ∂米= x （p ，m ）∂v(p,m)/∂p∂v(p,m)/∂m=x(p,m)\frac{\partial v(p,m)/\partial p}{\partial v(p,m)/\partial …
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哪些是经济思想流派？
简要而全面地列出经济学的当前（例如奥地利）思想和不存在的（例如商业主义）思想流派，将是很棒的。我认为理想的答案应该包括： 学校的基本特征，使其能够与其他学校区分开。 学校背后的主要作家/作家。 提出/捍卫思想流派思想的关键论文/书籍/教科书。 注意：为了使讨论井井有条，避免冗长的答案，我建议每个答案要有一个思路（就像在其他论坛（例如TeX）中所做的那样）。
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