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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政府使用税收来支付支出而不增加通货膨胀
如果在充分就业的情况下,政府希望在短期内不增加通货膨胀的情况下增加支出1000亿,那么它必须做到以下哪一项? 提高税收超过1000亿 提高税收1000亿。 提高税收不到1000亿。 官方解决方案:1。原因:如果政府不想增加通货膨胀,就必须增加税收,使政策完全抵消。请记住,政府支出的变化会产生直接影响,而税收的变化会产生间接影响。税收变化通过改变收入以及消费者支出来影响总需求。然而,人们并没有花掉他们所有的收入(他们确实节省了一部分收入)。因此,消费的实际变化等于边际消费倾向(MPC)乘以税收变化。因此,为了不发生通货膨胀,政府将不得不提高税收超过1000亿美元(这是他们增加政府支出的数额)。 我的想法:我认为2.是正确的,因为原因中提到的节约也应该计入总需求中,因为它们成为投资资金,并且还会通过货币乘数增加需求。


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保护项目事后评估 - 计算成本计算时间[关闭]
我正在研究两种替代保护策略(治疗)的成本效益差异。该分析将比较两种处理之间的效益 - 成本比率。项目在治疗期间和治疗期间(20至7年)的年龄(自从采取的年数,例如种植的树木)不同。我有几个项目作为两个治疗中的每一个的重复。我有一个实地数据(鸟类),用于测量一年内的有效性。我使用已建立的定价结构的投入成本计算总成本,以每年与鸟类数据相同的美元计算每个项目的总成本。我无法获得所承担的一年的原始(实际)成本。请注意,在实施当年,成本是一次性的,而不是持续的。 我的问题涉及成本估算和项目的不同年龄。我担心的是,类似的项目将有相同的成本,尽管其中一个是年龄的两倍。成本应该考虑到项目的不同年龄,如果是,如何处理它?文献通常侧重于使用贴现来计算未来发生的项目的现值; 我可以找到更少的过去成本。

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如何模拟挥霍行为
首先,我将介绍观察结果,然后提出问题。 我有一个有一个怪癖的姐夫:在不同的商店给出相同的产品和两个价格,他愿意支付更大的价格。例如,他更喜欢从更昂贵的商店切下的窗玻璃,即使它们是完全相同的东西。他还去了昂贵的餐馆,并点了基本的饭菜(比如牛肉和沙拉),所以他们可以提供额外的价格来提高价格。相信我,我可以继续提供一些例子,直到你说服自己,如果有机会,他只想付更多钱。 我想知道如何模仿这种行为。最简单的方法是放弃并说他是非理性的(他的选择很容易被证明是不及物的),并感谢他是少数。我想探索其他选择: ∂ü∂p> 0∂U∂p>0\frac{\partial U}{\partial p} \gt 0 篮子有一个“被认为是昂贵的”变量,可以解释这种行为。这样的变数与仅仅是价格的区别是多么有趣...... 您能想到其他替代方案吗?也许那些涉及消费者聚合?

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两个内生变量和两个仪器
我有一个模型。我对X和Y对Z的相对影响感兴趣。然而,X和Y是内生的。我分别确定了两个乐器X '和Y '。C是外源控制变量(固定效应)。Z=αX+βY+γC+ϵZ=αX+βY+γC+ϵZ = \alpha X + \beta Y + \gamma C + \epsilonXXXYYYZZZXXXYYYX′X′X'Y′Y′Y'CCC 对于两个内生变量,我如何用这两种仪器估算模型?我需要使用3SLS吗?我对这个领域很新。解决这个问题的任何资源都会非常有用,谢谢。

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用于评估解释变量贡献的联盟游戏和Shapley值
我有一个问题,乍一看似乎不是联盟游戏,而是可以描述为具有所有二分变量的逻辑回归:1响应变量Y(我稍后称之为特征/紫星)和5个解释变量A ,B,C,D和E(也是二进制)。 我试图推断出哪些解释变量对Y的贡献最大,并且最好以某种方式定量评估它们的严重程度(比如排序预测变量,变量选择等),并且我发现与Shapley值有很大的相似性。 它与联盟游戏非常相似,因为它具有强大的合作性,但我不确定我是否可以在这种特殊情况下使用它。这种方法的主要问题在最底部用粗体表示。 您能否看看下面的情况,并推荐一些方法,如何使用Shapley值来推断哪种解释以及在多大程度上对响应Y(特征/紫星)的贡献最大。 比方说,我们有五个不同的对象表示为标记的球:A,B,C,D,E创建一些子集和感兴趣的单个特殊特征标记为紫色星。如果星形被填充,则该特征存在于特定集合中,而空心星形表示其不存在。 25−125−12^5 - 12323\frac{2}{3} 我们可以假设(如果需要的话)总是存在至少一个具有该特征的全集实例(例如,标有较厚红包的实例)。 25−125−12^5 - 1 FACEFACEF_{ACE} NACENACEN_{ACE} TACE=FACE+NACETACE=FACE+NACET_{ACE} = F_{ACE} + N_{ACE} TXTXT_XXXXX⊂YX⊂YX \subset YTX≥TYTX≥TYT_X \geq T_Y(A,C,E)⊂(A,B,C,D,E)(A,C,E)⊂(A,B,C,D,E)(A, C, E) \subset (A, B, C, D, E)TACE≥TABCDETACE≥TABCDET_{ACE} \geq T_{ABCDE}。这是因为子集(A,B,C,D,E)的任何实例同时是(A,C,E)的实例,但对于较窄的(A,C,E),我们可以有更多实例。 在本说明书中,我为每个子集类型使用六个实例,因为图片的空间有限,而这六个实例旨在反映具有和缺少该特征的实例之间的总体比例。 25−125−12^5 - 1 FACETACE=56, FBDTBD=16, FABCDETABCDE=46 (the situation of the very first picture)FACETACE=56, FBDTBD=16, …

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边际成本函数仅在生成数量标准化时才有意义
成本函数取决于生产项目的数量。 假设成本函数C的值为数十万美元,数量为1,000,000项,因此q = 1表示1,000,000项,q = 0.000001表示1项。 一定数量项目的边际成本(比如1560项对应q = 0.00156)一方面被解释为额外生产项目的成本(因此它是第1561项的成本),另一方面它是成本函数的导数 然后应用q将是0.00156。∂C(q)∂q∂C(q)∂q\frac{\partial \text{C(q)}}{\partial q} 我看到∂C (q)的一个很好的近似值被∂C(q)的∂C(q)∂q∂C(q)∂q\frac{\partial \text{C(q)}}{\partial q}自1个附加产品(0.001561 - 0.001560),是一种infinitly少量合适的被认为是∂q。∂C(q)1additionalitem∂C(q)1additionalitem\frac{\partial \text{C(q)}}{1additionalitem}∂q∂q{\partial q} 但是,如果在某些其他情况下,q实际上只代表项目单位而不是规范化的项目编号,例如: q = 1表示1项,q = 1560表示1560个产品,依此类推,所以在这种情况下不能∂C(q)的∂C(q)∂q∂C(q)∂q\frac{\partial \text{C(q)}}{\partial q}自1个附加产品(1561至60年),其是1,而不是一个infinitly少量。∂C(q)1additionalitem∂C(q)1additionalitem\frac{\partial \text{C(q)}}{1additionalitem} 那么可以使用成本函数的导数吗? 我所说的是,考虑到边际成本是成本函数的导数,是以大量生产项目的qa标准化值为条件。你同意吗?
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计量经济学:省略重要变量
我目前正在做一个项目来构建肉类和鱼类的需求函数。我的数据表明,水果和蔬菜价格具有统计学意义。然而,在省略了这个变量(以及其他3个无关紧要的变量)之后,F检验结果强调了拒绝Null的失败(这四个变量共同无关紧要)。 因此,我应该省略Fruit&Veg变量,尽管它具有独特的重要性,并且还具有直观的意义,可以包含在我的需求函数中。

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什么可以解释默认事件后增加出口?
我正在阅读一篇关于Mendoza和Yue(2012)的主权违约的论文,其中默认的解释是,一旦政府拖欠债务,使用外国中间投入的公司如何失去进入国际信贷市场的机会。这意味着在违约产量减少后,模型预测出口应该减少,但是当我看到阿根廷,乌克兰和巴拿马的违约期时,数据恰恰相反:出口在主权违约之后增加。什么可以解释这个?我可以找什么文件?


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关于子博弈完美均衡的问题
考虑一个包含两个代理X和Y以及两个时间段1和2的完整信息世界。 人X只存在于第二期。 Y人生活在第1和第2期。 X和Y各自赋予外生收入I,可以在两个时期的消费之间分配。 sYsYs_Y = Y的保存和 0≤sY≤I0≤sY≤I0\le s_Y \le I c1Yc1Yc_{1Y} 和分别是代理Y的第一和第二期消耗。c2Yc2Yc_{2Y} A gent X的偏好对于Y来说是无私的。在观察到Y,,X 的保存之后,X确定他的禀赋为转移到Y的sYsYsYtXtXtXtx∈[0,I]tx∈[0,I]t_x\in [0,I] c2Xc2Xc_{2X}代理商X在第2期的消费。 效用函数Y和X分别是 VY=ln(C1Y)+bln(C2Y)VY=ln(C1Y)+bln(C2Y)V_Y= ln(C_{1Y}) + bln(C_{2Y}) VX=ln(C2X)+a∗VYVX=ln(C2X)+a∗VYV_X=ln(C_{2X})+a *V_Y 其中a为正,和a∗b≥1a∗b≥1a*b\ge 1b∈(0,1)b∈(0,1)b\in (0,1) 什么是和的su游戏完美均衡水平?tXtXt_XsYsYs_Y


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