线性化的目的,以 Solow Model 说明。
原始的 Solow Model 的形式为 Y=A×(K^(alpha))×(L^(1-alpha)) ,这个在数学或者在计量上都较难操作。如果取对数,原式将会成为 lnY=lnA+(alpha)×lnK+(1-alpha)×L 。即在完成对数线性化后,在数学或者计量领域就有很多工具可以操作。
CES型式的函数都具有这样的性质。
其次,以 lnY=lnA+(alpha)×lnK+(1-alpha)×L 而言, alpha 的数学意义是 (partial)lnK/(partial)lnY ,如果还熟悉弹性的话,将会得到 alpha 事实上就是Y与K的弹性比。
再者,ln函数具有 monotonic transformation 的性质,也就是说,某一个变数取对数,原变数如何变动,取对数后也同样变动 – 这个好性质在不会破坏原始变数的趋势下 (但可以减缓趋势的波动) ,可以做为图形的观察。
此外, ln(1+(beta)) = beta 在 beta 趋近于0时。这是一个相当良好的性质:如果想要估计一个趋近于0的计量参数,但是怕得到显著为0的结果,可以用 ln(1+(beta)) = beta 来操作。
在大量的经济文献中,许多变数都会取对数。在研究所的 macro 或者 econometrics 课程中,老师上课的起手式 (或者嘴巴 murmur 的) 都是:把这个变数取对数对时间做偏微分…
如果手上有 Mankiw 或者是 Barro 的 Macroeconomics,可以看看在介绍国内产出、失业率、通货膨胀的图,这些图在纵轴上的数学意义。
以上,请参考。



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