一个被水掉的帖子，主要关于版面建设

FindNeverland

发信人: Davo (Dove), 信区: Economics
标  题: 想明白了为什么theory比empirical难做了
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 26 10:33:34 2009, 美东)

（下面说的主要针对金融里面的现象）

这问题我多年前就自以为理解透彻了，但直到最近才有全新的理解
我这里指的theory主要指的是applied theory
pure theory难那是公认的，也无需解释

applied theory很多文章看上去技巧都不复杂，但为什么做的人感觉很难
但到底比empirical难在什么地方，
我今天的看法要比过去理解深

做applied theory，解释一个事情，一开始难是难在如何把几个可能的原因
比如A,B,C,D的作用分别用4个模型显示出来，接下去难就难在要解释一个
相关的事情的时候，假如原因也可能就是A,B,C,D，但这时候的作者就一定
要把模型弄得至少看上去和原来已有的4个模型形式差别很大。

常常的情况就是看到一个模型觉得很容易就可以改进，但这类改进往往得不到
重视。你要改进可以，请给一个看上去和原来模型形式差别很大的出来。

empirical恰恰是相反的，这里面你去解释两个哪怕差别很大的事情，用到的
解释变量和回归方程，这个领域的人希望是越一样越好。比如fama-french
3factor出来以后，90%的文章都直接用这个了。这个就好比是前面说的A

applied theory一来要求你去寻找B,C,D，二来需要你模型和模型之间差别
越大越好。Empirical是找到A后，大家希望以后都统一到A上面去。

我这观察说穿了就不值钱了，大家可能早就体会到了
我还真是刚有切身体会。

我上面讲的当然不包括许多情况，我其实主要讲的是金融里面的applied theory
和empirical,是我最熟悉的

这里面同一个现象的applied theory，做得好的文章摆到一起一看模型至少形式
上差别都蛮大（当然模型差别小的文章也有，但就别指望发好杂志了）
但empirical的文章呢，就是每个文章都有一个小小的卖点，除此之外就是在
重复以前文章其他用过的变量。而且这种做法充斥top finance journal

打个形象的比方，研究同一个问题的applied theory的文章拿四篇出来，
你看到的可能是
@@@@  ####   $$$$   %%%% 形式上基本不同

empirical你找四篇同一个问题，或者完全不同问题的文章出来，看到的就是

@@@@ #@@@ $@@@ %@@@ 形式基本一样

（如果各自只挑一篇来看，可以说难度是一样的，比如####和%@@@
但多看几篇就发现上面讲的现象了）

以前大家也讨论过为什么现在金融里面做得好的中国人比经济里面的多
有好些个不同的解释，我自己也给出过其他的解释
但今天才想明白，我上面说的才是最关键的原因

最近连续看到finance里empirical这类做法，真是有点想吐
比如一个变量的衡量，前人的研究分别考察过X,Y,Z。。。。九个不同的衡量方法
有9篇文章，除了这个变量不同，其他的解释变量都基本差不多，
而现在的人来写文章，可能有一个新的time period的数据，然后就把这九个变量
全部放到一起做一遍

看了一篇觉得不爽不看了，没想到接下来的几乎篇篇都是这么个套路
真是要吐了，不知道是不是最近运气不好，连续看到类似的做法

FindNeverland

发信人: felix7608 (pangpang), 信区: Economics
标  题: Re: 想明白了为什么theory比empirical难做了
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 27 17:33:25 2009, 北京)

你写了这么多,其实还是没有看到问题的实质所在呀,我来给你画龙点睛一下.

搞理论的人,在自己没有名气的时候,做出一个全新的理论来得到别人的认同
是非常难的,所以,即使搞理论,也是要在牛人们已经有了的模型基础上进行
修进.这就常常不可避免的让牛人们已经有了的理论模型变成自己新模型的
一个"特例". 审稿的那些牛人们谁高兴自己的模型变成你模型的特例呀?所以,
除非你的新模型确实好,牛人们认为有这个必要出现这个新模型,他们才会
让你发表.否则,你踩在他们的肩膀上,做出一个可有可无的模型,干嘛让你发
表来掩盖他们原来已经有了一定影响力的模型呢?

搞应用的恰好相反了,他们是讨喜的,是"拍马屁"的. 搞应用的人多半是用实际
数据验证牛人们的模型,牛人们多高兴啊.看,有人用实际数据验证了我的理论
模型了,那当然要让它发表出来啊.所以,搞应用的人,一定会用实际数据至少
部分验证某个著名的模型是对的,当然也可能提出一些和模型有差距的地方,
然后帮牛人们圆圆谎, 解释一下这个差距是怎么造成的,数据处理中有没有
什么信息损失等等.总之,要认为牛人们的模型是对的,这个不一样不是因为
他们模型完全错了,而是别的原因造成的.你要是搞应用,搞出证据证明牛人们
的模型是完全错的,你试试看能不能很容易发表?

FindNeverland

发信人: zuyeye (econ), 信区: Economics
标  题: Re: 想明白了为什么theory比empirical难做了
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Nov 27 11:14:29 2009, 美东)

有同感。另外再补充一点儿。对于偏应用方面的文章，即使偏理论的，也要有
empirical motivation。也就是说，自己的idea首先要有数据支持，不能是凭空胡编出
来的。其次自己还能用一个模型把这个idea演示出来，最后基于这个idea的模型能解决
一些(重要)问题。这三个环节任何一个都可能被别人抓个理由判死刑。对于juninor而
言，被别人bully是家常便饭。所以自己搞个什么新idea被搞死的可能性更大。对于
empirical而言，你可以不同意我的解释，但你没办法challenge我的结果，只要我的结
果能被复制。只要我的结果够震撼，够robust，你就不好随便找个理由把我据了。

FindNeverland

发信人: waiwaiwai (whywhy), 信区: Economics
标  题: Re: 想明白了为什么theory比empirical难做了
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Nov 28 23:10:38 2009, 美东)

虽然不完全同意你的说法，因为很多做理论的人是很喜欢别人推广它的模型的
有些哪怕是不大的改进，也常常发在top journal上

但是有一点你说的非常正确，就是做理论和实证的人，本质上的区别的确是
前者追求独立思考，很多小改进之类的文章是不屑去写的，顶多出个作业variant
让学生解解罢了。
后者呢喜欢扎堆，一窝蜂，无数的文章都是无聊的小改进。一个新variable出来，
立马可以出100篇文章，把以前各种话题都用这个variable重新做一遍。

搞理论的，很少搞name dropping这种事情，搞实证的，一开口就是我老板是
谁谁谁，你老板谁谁谁，我上次见了谁谁谁，和谁谁谁一起吃了饭。。。

chasedreamsun

那为什么做model的都在牛校？

zzmypster

也不能说做model的都在牛校。做pure theory的在牛校是没错，但applied theory分布还是相对广些。

BeBrave2011

好文。Mark~

chasedreamsun

是日无话

chasedreamsun

其实这个版常驻id也就10个左右吧

大家灌水灌的一点不都不high

chasedreamsun

这是残酷的现实，我也希望人多啊