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外因性の好み-モデルの外部から来て、モデルによって説明されていないもの。
内因性の好み-好みは与えられたとおりにとることはできませんが、外部の状況に対する個々の内部の反応の影響を受けます。
誰かがこれらの2つの用語の意味を明確にできますか?具体的には、"内部"(または内部)または"とはどういう意味ですかモデルの外部"(または外部)?
コメント
- それはどのウィキペディアの記事ですか?いくつかの改善が必要になる可能性があります。
- 'この証明が完全に正しいかどうかはわかりません。 economics.stackexchange.com/a/5383/2679 それは'私自身の質問に対する答えですが、私は私は逆についての部分を間違って表現したかもしれないと思います。具体的には、厳密な凸面に失敗し、2点で予算線に接するID曲線を作成できることを私は知っています。したがって、$ v $と$ e $は逆になりますが、'は、それらが逆として機能するバンドルが1つだけであると言うのは誤りです。しかし、私は'これを厳密に/正式に言う方法がわかりません。
回答
外因性変数は自然界から与えられた価値があると信じられています。それらはあなたの理論の関心のある変数によって引き起こされたものではありません。これがモデルの外にあると言われる理由です。
内因性変数はあなたの理論の関心のある変数に依存する値を持っています。それらは両方ともあなたのトピックによって引き起こされます。
例:賃金の研究では、おそらく遺伝的に優れた人が生まれています。それらは外因的に優れています。彼らの優れた生来の質のために、彼らは彼らが彼らの投資に対してより高い利益を得るであろうことを知っている追加の教育を求めることを選ぶかもしれません。したがって、教育の量は賃金に内在します。なぜなら、人の期待される収入が教育に影響を与えるからです。
回答
内部/ internal / endogenousは、この特定の値の値を決定する何かがモデル内にあることを意味します。
言い換えると、モデル構造(例:基礎となる方程式)+スローする外因性変数モデルに内因性変数を決定します。
回答
外因性変数は、モデル内の他の変数の影響を受けない変数として定義されています。
例として多変数回帰モデルを取り上げます:
$$ y = \ beta_0 + \ beta_1x_1 + \ beta_2x_2 + u $$
$ x_1 $は、その決定が$ x_2 $と誤差項$ u $の影響を受けない場合、外因性変数と呼ばれます。
内因性変数は次の場合に定義されます$ x_1 $は$ x_2 $または$ u $の影響を受けます。
回帰を実行すると、従属変数と独立変数を想定する関数が生成されるため、これは重要です。内生性が見つかった場合、$ x_1 $が$ y $に与える影響の正確な見積もりは得られません。
回答
いくつかの引用この記事から:
設定はどこから発生しますか?それらはどのように形成されますか?経済的、社会的、法的、文化的環境はどのように選好の形成を形作るのでしょうか?近年、「習慣形成」、「社会規範」、「文化的価値観」、「誇示的消費」などの概念は、これらの難しい質問に答え始めるために、経済学の文献でさまざまな方法で形式化されています。それでも、主流派経済理論は通常、選好が外生的で安定していると想定しています。 […]経済学者はそれらを与えられたとおりに受け止め、経済行動への影響を分析する必要があります(Friedman、1962)。
選好の内生性は、個人の選好だけでなく[…]経済的結果を決定することを意味します。また、社会の経済的、社会的、法的、文化的構造が選好に影響を与えることにも影響します。
したがって、内生的な選好を使用すると、研究者は社会的な現象を研究できます。相互作用(ネットワーク、影響力、マーケティングなど)は、消費の選択に関連しています。たとえば、ここは「ファッションサイクル」を研究している論文です。個々の$ i $の設定は、コッブダグラス関数として非常に簡単に定義されます。
$$ U ^ i = x ^ {\ alpha_i} y ^ {1- \ alpha_i} $$
ここで、$ x $と$ y $は2つの商品であり、$ \ alpha_i \ in(0,1)$です。選好は、$ \ alpha_i $ が社会の過去の良い$ x $ の消費レベルに依存すると仮定することによって内生化されます。 、過去に他の個人がどれだけ消費したかは、個人が今日消費したい量に影響します。この意味で、好みは内因性です。これは、個々の選択が他の個々の選択に依存しない一般的な外因性の好みとは対照的です(一般的な市場メカニズムを介する場合を除く) 価格、需要と供給など)。
この記事は外因性の好みの簡単な歴史を提供します。