ZACHEMMT Telegram 1173
Почему эти модели все еще очень далеки от реальности?

1.В реальной экономике у каждой страны есть сотни отраслей, каждая производит свои товары, и между ними происходят множество промежуточных обменов — металл идёт на завод, завод производит машины, машины продаются бизнесам и потребителям и так далее. Это создаёт сложную сеть «кто у кого что покупает». А в модели из этой статьи автор схлопывает всё это в один усреднённый сектор на регион. То есть: США производят «товар США»; Европа — «товар Европы»; Африка — «товар Африки». Внутри региона нет различий между сельским хозяйством, промышленностью и услугами. Поэтому, когда модель считает, что в регион приехали мигранты и выросло производство, она просто увеличивает один агрегированный товар — как будто всё в экономике растёт одинаково.

2.В статье базовый год — 1990, потому что именно за этот год были доступны согласованные данные из глобальной базы GTAP и отчётов Мирового банка. Модель калибруется под экономику 1990 г. и потом «переигрывает» сценарий, а что если мы тогда сняли бы все миграционные барьеры? Но экономика с тех пор радикально изменилась. Например, Китай и Индия почти не участвовали в мировой торговле в 1990-м, а теперь — ключевые игроки.

3.Очень странный критерий деления работников на «квалифицированных/неквалифицированных». Прямых данных нет: берут отраслевые зарплаты-прокси (финансы/бизнес-сервисы ≈ квалифицированные; торговля/рестораны/гостиницы ≈ неквалифицированнные). Это довольно грубая аппроксимация: в каждой отрасли есть и те, и другие; уровень образования и производительности сильно разнится между странами.

Недостатков сильно больше, я просто разобрала только часть, чтобы было понимание, насколько это грубое обобщение. В целом по современным стандартам экономических исследований это не просто грубая модель, это очень слабая модель, которую бы не опубликовали.

В следующем посте разберемся с книгой 'Wretched Refuse?' 🥰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
29💯14👏127🤡5🥰3👍1🤮1🤣1



tgoop.com/zachemmt/1173
Create:
Last Update:

Почему эти модели все еще очень далеки от реальности?

1.В реальной экономике у каждой страны есть сотни отраслей, каждая производит свои товары, и между ними происходят множество промежуточных обменов — металл идёт на завод, завод производит машины, машины продаются бизнесам и потребителям и так далее. Это создаёт сложную сеть «кто у кого что покупает». А в модели из этой статьи автор схлопывает всё это в один усреднённый сектор на регион. То есть: США производят «товар США»; Европа — «товар Европы»; Африка — «товар Африки». Внутри региона нет различий между сельским хозяйством, промышленностью и услугами. Поэтому, когда модель считает, что в регион приехали мигранты и выросло производство, она просто увеличивает один агрегированный товар — как будто всё в экономике растёт одинаково.

2.В статье базовый год — 1990, потому что именно за этот год были доступны согласованные данные из глобальной базы GTAP и отчётов Мирового банка. Модель калибруется под экономику 1990 г. и потом «переигрывает» сценарий, а что если мы тогда сняли бы все миграционные барьеры? Но экономика с тех пор радикально изменилась. Например, Китай и Индия почти не участвовали в мировой торговле в 1990-м, а теперь — ключевые игроки.

3.Очень странный критерий деления работников на «квалифицированных/неквалифицированных». Прямых данных нет: берут отраслевые зарплаты-прокси (финансы/бизнес-сервисы ≈ квалифицированные; торговля/рестораны/гостиницы ≈ неквалифицированнные). Это довольно грубая аппроксимация: в каждой отрасли есть и те, и другие; уровень образования и производительности сильно разнится между странами.

Недостатков сильно больше, я просто разобрала только часть, чтобы было понимание, насколько это грубое обобщение. В целом по современным стандартам экономических исследований это не просто грубая модель, это очень слабая модель, которую бы не опубликовали.

В следующем посте разберемся с книгой 'Wretched Refuse?' 🥰

BY Зачем мы такие? | Альбина Галлямова


Share with your friend now:
tgoop.com/zachemmt/1173

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. With the “Bear Market Screaming Therapy Group,” we’ve now transcended language. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place.
from us


Telegram Зачем мы такие? | Альбина Галлямова
FROM American