關於疫情控制的經濟模型:SIR

雖然說是去年的論文了,我也以為不會寫這東西,但是最近第二波疫情似乎來勢洶洶,可以寫一下這篇的code以及變數方法(所有的code都是用Python寫成的,我的環境是Anaconda 3),提供給有興趣研究的人參考,同時也科普一下大家常在說的控制Rt到底是怎麼一回事。

這篇論文出自於Andrew Atkeson(2020)的這一篇”What Will Be the Economic Impact of COVID-19 in the US? Rough Estimates of Disease Scenarios“,後續則有許多人引用這篇發展出更深入的探討,但我們可以把重心放在這邊,而我自己則是把疫苗施打率放進去裡面當作一個變數,試圖分析第二波如何在疫苗施打率之下有效控制,目前沒看過有人寫台灣的就自己寫一個。

基本上他的概念是我們要如何透過社會隔離得到最少的染疫人口比例,而這其實真的是可以計算的,事實上去年甚至到今年許多國家都還是採用這個模型作為開端去做符合當地情況的變化,而Robert Shiller於2017在”Narrative Economics“這篇論文裡面也有用這樣的模型來說明報紙以及口接交談的概念或者謠言如何改變我們的思維,所以他不僅僅是一篇一病相關的,未來還有很多可以探討的空間,而這就讓我們開始吧。

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為什麼需要經濟理論來預測經濟趨勢:比較機器學習與計量經濟

近幾年隨著機器學習的崛起,許多人開始使用機器學習的方法來做為預測分析,而經濟學其實在這方面算是先驅的科目之一,例如現任台大校長管中閔與其導師早在1995年的”Forecasting exchange rates using feedforward and recurrent networks“這篇裡面神經網路的方法來預測匯率,這並不新。而許多量化基金其實也採用類似的作法,而且是越來越進步。

這讓我們不禁要問:”那我還學經濟學幹嘛”,尤其是對於興趣其實是預測經濟成長甚至是股價變化的人來講,似乎懂怎麼處理資料以及演算法甚至比起懂經濟學理論還要重要?

在我自己常常學習Python於經濟學運用的社群QuantEcon上面有一篇文章Forecasting Inflation Using VAR: A Horserace Between Traditional and ML Approaches就透過總體經濟常用的模型告訴我們;經濟學理論還是很重要的,而我這一篇主要就根據他的做法重新調整(因為他有些code其實跑出來會出現bug),說明為什麼機器學習只是輔助,而我們需要更多理解才能做出更好的經濟預測。

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如何用Python透過現代投資理論組成資產配置以及為何不應該依賴他

現代投資理論(簡稱MPT),是馬可維茲的巨作,也是許多經濟以及金融學家在現代接觸到投資學的第一課,而許多對於投資有興趣的或許也都聽過。但是,很多實務上的運用都是用Excel或者是Matlab來完成的,前者其實功能很受侷限,後者則是很貴。這篇文章就試圖透過Python這個免費的開源軟體來手把手的教你現代投資理論,同樣的使用市場的資料跟你說現代投資理論真正要跟你說的,以及為何你不應該過度依賴他。

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頂尖經濟學博士們的失敗

博士生的生活,出自www.phdcomics.com

很多人都覺得進去全世界前百大的博士班就等於成功,或者可能認為進去哈佛,MIT這些響亮的名稱就代表一定能成為一個優秀的經濟學家,然而John P. Conley 以及Ali Sina Önder(2014)在Journal of Economic Perspectives發表的一篇”The Research Productivity of New PhDs in Economics: The Surprisingly High
Non-Success of the Successful
“則點出一個事實:要成為一個頂尖經濟學家,不容易。

這篇文章其實是寫給有志於做學術研究的經濟學家們,所以衡量成功的定義是發表在世界五大期刊的數量,而非薪水或者是生活品質。事實上,一個能進去頂尖經濟學博士班的人他如果想要高薪倒也不用發論文在五大期刊裡面,去華爾街或者矽谷可能快一點。但讓我們來談談以經濟學學者的本質而言,亦即做研究,進去頂尖名校的博士班為何如此”失敗”。

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在家工作(Work From Home)的經濟學分析

今年由於COVID-19的影響,許多工作都轉型為在家工作(Work From Home,以下簡稱為WFH),而經濟學家們也蒐集各種不同的資料來分析在家工作的本質以及未來的影響,而這篇文章就是架構在這些經濟學家們從資料發現的數據來整理而成的一篇經濟學報告,基本上架構如下:

首先會先提供大的數據分析來給一個比較大的圖案來分析美國以及其他國家有關於WFH的結構,而在其中可以發現的其實是需要高學歷以及電子業的工作很容易從事在家工作,但是對於服務業或者是製造業來講就很困難了,而如果從國家的角度來看的話就算是高度發展的盧森堡,也只有全國50%的就業人口有辦法順利轉型。

接著,我會著重在細節的部分分析WFH對於個人以及企業的影響,有趣的發現在於在家工作其實對於壓力並不會比在辦公室輕鬆,而且在家工作雖然能夠有效提升產能,但是對於需要團隊合作以及監視的工作工作還是不利的。而另一方面,不同的個人特質例如性別或者是教育程度也會大幅度的影響個人對於在家工作的偏好以及可能性。

最後,我會順著一些經濟學理論,我想我們能夠從現有的資料去一一推論在家工作對於未來的經濟轉型以及社會不平等產生巨大的變化,即便是疫情過後,或許我們要先為人們如今朗朗上口的新常態(New Normal)做出改變以及應對。

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聯準會:這是新的貨幣理論教材,跟上時代好嗎?

自從2008年以後,世界各國央行的貨幣政策都有很大幅度的改變,但是大部分大學教科書甚至高中教科書裡面教導學生有關於貨幣政策的理論往往都停留在古老的模式,十多年過去了,聯準會的官員Jane Ihrig以及Scott Wolla終於看不下去,在2020年的10月發表了一篇名為“關上貨幣政策教程的空隙:為教育者提供教導聯準會充分儲備架構的轉型入門書”(Closing the Monetary Policy Curriculum Gap: A Primer for Educators Making the Transition to Teaching the Fed’s Ample-Reserves Framework),試圖給高中老師甚至大學老師們另外一套比較符合現況的貨幣理論。

基本上2008年以前跟以後最大的差距就在於聯準會的資產負債表極度擴張,也就是說貨幣的儲備大幅度的增加了,這導致聯準會需要使用其他的工具來影響市場利率,而這一套做法卻鮮少見於任何的教科書裡面,於是聯準會的官員看不下去乾脆自己來寫,而這篇文章還是會以最常見到的貨幣理論作為介紹,接下來再慢慢地告訴讀者2008年以後有什麼差距,不需要用到任何數學,基本上國中生如果對銀行貸款以及利率有點概念的應該也看得懂。

如果對於利率以及銀行貸款不熟悉的,附錄會有專有名詞的簡單介紹,但是最重要的一點是要理解利率其實是借錢的成本這件事情,而對於存款的人來講利率則是借錢的收入,知道這一點就足夠了,那我們開始吧。

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2020諾貝爾獎得主-Robert Wilson與Paul Milgrom:史上最龐大的拍賣

2020的諾貝爾經濟學獎當中,市場設計(market design)可以說是又一個近幾年的贏家,所謂的市場設計,就是透過稍微改變市場的規則,使得在這個市場裡面的參與者的效益能夠提升。在此以前,獲得過諾貝爾經濟學獎的有2012的Roth以及2016的Holmstrom,前者的主要貢獻在於器官捐獻的市場,後者則是透過市場設計來改善企業的契約理論。

而2020的諾貝爾經濟學獎得主之一,Robert Wilson剛好就是這兩位諾貝爾經濟學獎得主的老師,而與Wilson一同獲獎的Milgrom也是Wilson的學生,可以說是一門忠烈阿(等等!這成語是這樣用的嗎

Milgrom以及Wilson獲獎的原因是因為他們在拍賣理論上面的改革以及實務運用,很多人可能會不以為意地想說拍賣這種事情跟我們一班人哪有關係,憑什麼他們會獲得諾貝爾經濟學獎?然而事實上,無論在環保議題(例如CO2碳排放量的拍賣),公共議題(例如公營產業的標價),或者是在Amazon以及eBay上面買東西等等,其實都跟拍賣有關。其中Milgrom以及Wilson在拍賣理論上面的運用可以說是最為經典甚至影響深遠的,這篇文章就先來分別介紹這兩人主要的貢獻,以及兩人所設計號稱人類史上最大拍賣會的市場機制。

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現代貨幣理論-一個既不現代,不是貨幣學,更非理論的理論

今年隨著美國聯準會的QE,許多人開始談論起所謂的現代貨幣理論(Modern Monetary Theory,以下簡稱MMT),許多人甚至認為MMT是經濟系在教導的東西,經濟學的學者或者學生一定很清楚。但我可以老實跟你說,在世界前百大名校的總體經濟學教科書裡面,你應該找不太到MMT這個章節。原因在於這個理論他雖然與總體經濟學教科書講的類似,但是在本質上是完全不一致的。

他雖然稱為現代貨幣理論,但是現代主流的經濟學家沒有多少人認可他,稱其為「現代」其實很奇怪,他並非任何貨幣學的正式理論,你在任何跟貨幣學有關的頂尖學術期刊例如Journal of Monetary Economics、Journal of International Money and Macroeconomics或者是Journal of Money,Credit and Banking上面都找不到他的蹤跡,而他理論的邏輯架構則是違反許多基本的經濟邏輯,稱其為理論其實很好笑。

2020年的時候,哈佛大學的總體經濟學教授,同時也是總體經濟學教科書的暢銷作者,Greg Mankiw就在今年美國經濟學會上面發表了一篇叫做“A Skeptic’s Guide to Modern Monetary Theory”的演講批判這所謂的現代貨幣理論。這篇文章就順著Mankiw的脈絡往下去,闡述為何現代貨幣理論其實很值得懷疑。

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遇事不決?扔個硬幣吧-丟硬幣經濟學

在人生的道路上面,我們常常會遇到兩難的抉擇,而往往許多人就乾脆用丟硬幣,交給上天這種方式來決定,例如鬼滅之刃的香奈乎就是這樣的人。另一方面,也有人認為命運就要交給自己掌控,丟硬幣啥的不靠譜。

圖一:鬼滅之刃之扔硬幣的香奈乎

事實上,行為經濟學家對於這種人類的決策行為非常感興趣,而知名的經濟學期刊,經濟研究評論(Review of Economics Studies)在2020年的五月份期刊裡面就出版了一篇專門研究人類丟硬幣行為的論文,作者是蘋果橘子經濟學的作者之一Steven Levitt。今天,這篇文章就以Letitt的論文為基礎,來談談經濟學家是怎麼看人們丟硬幣來決策人生行為的,或許你會發現,丟硬幣其實不啻為一個正確的選擇,至少許多人在面對丟硬幣以後的決策都是快樂的。

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從亞馬遜2020Q2看疫情中打造的帝國

亞馬遜2020的Q2公布了財報,營收遠超出市場預期,在盤後大漲了5.8%,但仔細一讀這份財報會發現更多有趣的事情,我認為亞馬遜正在透過AWS打造一個更強大的帝國,而電商的產業將會逐漸被AWS的部分取代。

事實上,疫情對於亞馬遜的衝期還是很大的,在財報的一開始,亞馬遜就坦承疫情的影響使得企業的成本增加了40億美金,儘管如此,由於獲利大增,使得淨收入從去年第二季的26億美金成長為56億美金,每股淨收入從5.22變成10.30美金,這其實是一個很棒的一年,而貝佐斯也為自己的員工感到驕傲。

不過我個人想要專注的點有兩個:Alexa人工智慧以及AWS的亞馬遜資料分析服務,這兩個是我覺得未來亞馬遜的重點區域,我想就針對這兩個來分析這一份財報。或許,這裡個區域將是未來10年亞馬遜值得關注的重點。

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