stringtranslate.com

Майкл Кин (экономист)

Майкл Патрик Кин (1961 г.р.) — экономист американского происхождения; он Wm. Полк Кэри, заслуженный профессор Университета Джонса Хопкинса . Кин ранее был профессором Университета Нового Южного Уэльса и профессором экономики Наффилда в Оксфордском университете . [1] [2] Он считается одним из ведущих мировых экспертов в области моделирования выбора , структурного моделирования, имитационной оценки и эконометрики панельных данных . [3] [4] [5] [6] [7]

Он также является одним из ведущих экономистов мира по многим показателям продуктивности исследований. [8] [9] Кин работает во многих областях, включая экономику труда , эконометрику, модели потребительского спроса, маркетинг, организацию производства, экономику здравоохранения и торговлю.

В настоящее время он является главным исследователем Центра передового опыта в области исследований старения населения Австралийского исследовательского совета (Cepar). [10] В 2006–2010 годах он был содиректором Центра изучения выбора (CenSoC) при ОТС. [11] Кин стал двойным гражданином Австралии в 2010 году.

Образование и карьера

Кин родился в Сафферне, штат Нью-Йорк , США, в 1961 году. Он окончил среднюю школу Ксавьера на Манхэттене в 1979 году. Кин получил степень бакалавра наук в Массачусетском технологическом институте в 1983 году и докторскую степень. из Университета Брауна в 1990 году.

В 1993 году он стал штатным доцентом Университета Миннесоты , а в 1996 году получил звание профессора. Впоследствии он занимал должности профессора в Нью-Йоркском университете (1998–2001 годы) и Йельском университете (2000–2006 годы).

В 2006 году он переехал в Австралию, чтобы получить стипендию Австралийской федерации в Технологическом университете Сиднея . [12] В 2011 году он стал австралийским научным сотрудником-лауреатом Университета Нового Южного Уэльса . [13]

Кин был избран членом Эконометрического общества (2005 г.), [14] в Совет Эконометрического общества (2009 г.) и членом Академии социальных наук Австралии (2012 г.). [15] Он был лауреатом премии Джона Д.С. Литтла за лучшую статью по маркетингу (1996 г.) и премии Кеннета Дж. Эрроу за лучшую работу по экономике здравоохранения (2008 г.). [16] В 2004–2005 годах Кин был заведующим кафедрой американских институтов Голдуотера в Университете штата Аризона , а затем регулярно посещал там профессор.

Взносы

Работа Кина примечательна тем, что она охватывает очень широкий спектр содержательных и методологических областей. Он наиболее известен своими работами по следующим темам:

Модели дискретного выбора

Работа Кина по рекурсивной выборке по важности (алгоритм «GHK»), содержащаяся в его диссертации (1990) и опубликованная в 1993–1994 годах, позволила оценить гораздо более широкий класс моделей дискретного выбора, чем это было возможно ранее. В частности, в его диссертации был разработан быстрый алгоритм высокоточного расчета площадей многогранников в пространствах очень большой размерности. Хотя этот результат в первую очередь является результатом прикладной математики, он очень полезен в экономике (и других социальных науках), поскольку вероятности выбора в моделях дискретного выбора обычно имеют такую ​​форму. [17] Алгоритм GHK в настоящее время включен во многие популярные пакеты программного обеспечения по эконометрике, включая SAS, Stata, GAUSSX, Matlab и R-Cran-Bayesm, [18] и является стандартной темой в учебниках по эконометрике для выпускников. [19]

Потребительский спрос и маркетинг

В статье 1996 года с Тулином Эрдемом из журнала Marketing Science было представлено то, что сейчас является основной экономической моделью рекламы и обучения потребителей. Эта статья получила премию Джона Д.С. Литтла за лучшую статью по маркетингу в 1996 году и оказала большое влияние на области маркетинга и организации производства. В настоящее время существует обширная литература по обучению потребителей, основанная на концепции Эрдема-Кина. [20] Эрдем и Кин (среди прочих) утверждали, что их концепция может дать экономическое объяснение феномену, известному как капитал бренда , основанному на неполной информации и неприятии риска. [21] [22] Ноябрьский выпуск журнала Marketing Science за 2013 год содержит обширный обзор обширной литературы, основанной на концепции Эрдема-Кина. [23]

Динамические модели жизненного цикла

В серии совместных статей с Кеннетом Вулпином, опубликованных в период с 1994 по 2010 год, Кин разработал основное направление исследований динамических моделей жизненного цикла выбора карьеры (т.е. школы и работы). [24] [25] Это направление исследований примечательно как методологическим вкладом в то, как оценивать эти типы моделей, так и своим существенным экономическим вкладом. Методологически их метод аппроксимации решения задач динамического программирования, требующих большого объема вычислений, привел к значительному расширению класса таких моделей, которые возможно реализовать эмпирически (т. е. их метод позволил оценить модели со значительно большим количеством вариантов выбора и переменных состояния, чем раньше было возможно). По существу, их основополагающая статья 1997 года «Карьерные решения молодых людей» представила так называемый «90-процентный результат», т.е. большая часть того, что имеет значение для пожизненного заработка, уже произошло к 16 годам. Этот результат помог сместить фокус литературы по человеческому капиталу от высшего образования к дошкольному образованию . В настоящее время это очень активная область исследований в экономике, которой занимаются Кин и Вулпин, а также, что весьма примечательно, экономист, лауреат Нобелевской премии Джеймс Хекман [26] среди других.

Программы социального обеспечения и трансфертов

Его статья 1998 года с Робертом Моффиттом, озаглавленная «Участие в множественных программах социального обеспечения и предложение рабочей силы», оказала большое влияние на последующие модели программ социального обеспечения и трансфертов. Это был первый документ, в котором были учтены очень сложные бюджетные ограничения, возникающие, когда люди могут одновременно участвовать в нескольких государственных программах социального обеспечения. Модель предсказывала, что количество дел, связанных с социальным обеспечением, существенно снизится в ответ на субсидии на доходы (например, налоговый кредит на заработанный доход).

Человеческий капитал и предложение рабочей силы

Майкл Кин в Институте Беккера-Фридмана, 2013 г.

В последние годы Кин убедительно доказывал, что из-за влияния человеческого капитала эластичность предложения рабочей силы намного выше, чем предполагалось в предыдущем консенсусе экономистов. Эти взгляды представлены в работах Имаи и Кина (2004), Кина (2010) и Кина и Роджерсона (2012). [27] [28] Если это правда, его взгляды подразумевают, что потери благосостояния от подоходного налогообложения намного выше, чем считалось ранее. Недавно Кин выступил с основной лекцией, подводящей итог этой работы, на ежегодном собрании Королевского экономического общества 2015 года . [29] Его лекция Коулза на летнем собрании Эконометрического общества 2011 года также была посвящена этой теме.

Моделирование ожиданий

Работы Кина с Дэвидом Ранклом (1990, 1998) считаются фундаментальным вкладом в литературу о том, как люди формируют ожидания. Эти статьи показали, что широко распространенная эмпирическая неудача «рациональных ожиданий» на самом деле была вызвана рядом эконометрических проблем и проблем с данными (таких как неспособность учесть совокупные экономические потрясения и последствия пересмотра данных).

Эконометрика панельных данных

Алгоритм рекурсивной выборки по важности, разработанный Кином в статье Econometrica 1994 года , позволил оценить модели дискретного выбора панельных данных со сложными моделями серийной корреляции. Этот подход сейчас широко используется для моделирования дискретных динамических процессов в маркетинге и экономике труда. В статье Кина «Журнал деловой и экономической статистики» 1992 года вместе с Дэвидом Ранклом был разработан новый подход к оценке моделей линейных панельных данных в тех случаях, когда доступные инструменты предопределены, но не являются строго экзогенными. Это очень распространенный случай, который в качестве ведущего примера включает в себя все модели динамических панельных данных. Чемберлен (1982) отметил, что подход Кина-Ранкла не был полностью эффективным, поскольку он не позволяет использовать все доступные инструменты. Кин и Ранкл (1992) ответили, что использование дополнительных инструментов было бы неразумно, поскольку это привело бы к предвзятости из-за «проблемы многих инструментов». Тем не менее, разработка более эффективных оценщиков панельных данных на основе большего количества инструментов стала крупной исследовательской программой в 90-х годах. Примерами этого направления исследований являются известные работы Арельяно-Бонда (1991), Ан-Шмидта (1995), Арельяно - Бовера (1995) и Бланделла-Бонда (1998). Обзор литературы см. в Baltagi (2005), глава 8. [30] Более поздние работы, такие как Ziliak (1997), [31] подтверждают первоначальный аргумент Keane и Runkle (1992) о том, что использование дополнительных инструментов может вызвать серьезные предвзятость. [32]

Эконометрическая методология

Кин хорошо известен как поборник школы «структурной эконометрики», которая подчеркивает важную роль экономической теории в эмпирической работе. Это контрастирует с «экспериментальной школой», ставшей очень популярной за последние 20 лет. Последний стремится использовать « естественные эксперименты » в качестве замены экономической теории. Он написал ряд статей о важности теории и ограничениях экспериментов (см. Keane 2010a, 2010b). [33]

Другие области

Кроме того, Кин проделал значительную работу во многих других областях, таких как экономика здравоохранения, развитие детей, международная торговля, политическая экономия, экспериментальная экономика и экономика развития.

Избранные статьи

Рекомендации

  1. ^ «Академический опыт» (PDF) . ifs.org.uk. ​Проверено 27 сентября 2018 г.
  2. ^ «Майкл Кин прибывает» . business.unsw.edu.au. 25 августа 2017 года . Проверено 27 сентября 2018 г.
  3. ^ "Профессор Майкл Кин". assa.edu.au. Архивировано из оригинала 10 сентября 2017 года . Проверено 10 сентября 2017 г. По данным Академии социальных наук Австралии, «он считается одним из ведущих мировых экспертов в области моделирования выбора, структурного моделирования, имитационной оценки и эконометрики панельных данных».
  4. ^ "Профессор экономики Наффилда". ox.ac.uk/ . Проверено 10 сентября 2017 г. Согласно объявлению профессора Наффилда Оксфордского университета, «он является мировым лидером в моделировании выбора, статистическом методе, который включает в себя разработку математических моделей для прогнозирования того, как отдельные лица или компании принимают различные типы решений».
  5. ^ "Майкл Кин". Bfi.uchicago.edu . Проверено 21 февраля 2015 г. Согласно его профилю в Институте Беккера-Фридмана Чикагского университета, «Майкл Кин — выдающийся поведенческий экономист и эконометрик, а также мировой лидер в моделировании выбора».
  6. ^ «Престижное совместное назначение Майкла Кина». business.unsw.edu.au . Проверено 10 сентября 2017 г. Согласно объявлению о назначении в Бизнес-школу UNSW, «он широко известен своим плодотворным вкладом в эмпирическую микроэкономику и эконометрику. Его методологические инновации широко используются в различных прикладных областях, включая экономику труда, экономику здравоохранения и маркетинг».
  7. ^ "Майкл П. Кин". ifs.org.uk. ​Проверено 10 сентября 2017 г. Согласно профилю Института финансовых исследований, «Кин наиболее известен своими работами над методами моделирования (например, «алгоритмом GHK»), а также вкладом в теорию и применение динамических моделей дискретного выбора».
  8. ^ «По состоянию на сентябрь 2017 года Кин цитировался в Google Scientific более 16 000 раз» . Проверено 10 сентября 2017 г.
  9. ^ А согласно рейтингу экономистов IDEAS/RePEc за октябрь 2013 г. по нескольким показателям исследовательской продуктивности, он занимает 110-е место среди всех экономистов мира, 5-е место в Великобритании, 37-е место в мире за последние 10 лет и 1-е место среди все экономисты из группы докторов наук 1990 года. По общему количеству страниц журнала, взвешенному по импакт-факторам журнала и количеству соавторов, он занимает 23-е место в мире и 5-е место в мире за последние 10 лет.
  10. ^ "Домашняя страница Cepar" . Cepar.edu.au . Проверено 15 января 2014 г.
  11. ^ «ОТС: О проекте – Исследование выбора» . Censoc.uts.edu.au. 15 октября 2012 года. Архивировано из оригинала 26 января 2014 года . Проверено 15 января 2014 г.
  12. ^ «UTS возглавляет экономический рейтинг Австралии» . Theaustralian.com.au. 29 августа 2013 года . Проверено 15 января 2014 г.
  13. ^ "Австралийские стипендиаты-лауреаты UNSW" . Research.unsw.edu.au. 19 июня 2013 года. Архивировано из оригинала 16 января 2014 года . Проверено 15 января 2014 г.
  14. ^ «Добро пожаловать на сайт Эконометрического общества, Международного общества развития экономической теории в ее отношении к статистике и математике». Econometricsociety.org. 3 января 2003 г. Архивировано из оригинала 10 декабря 2008 г. Проверено 15 января 2014 г.
  15. ^ «Сотрудник академии - профессор Майкл Кин ФАССА» . Академия социальных наук в Австралии . Проверено 25 ноября 2023 г.
  16. ^ «Победители премии Arrow | iHEA | Международная ассоциация экономики здравоохранения» . Архив.health Economics.org. 10 июля 2007 г. Архивировано из оригинала 2 января 2014 г. Проверено 15 января 2014 г.
  17. ^ См. Скрондал, Андерс и София Рабе-Хескет (2004), «Моделирование обобщенных скрытых переменных», Лондон: Chapman & Hall/CRC, стр. 173–4, где они заявляют: «В эконометрике симулятор GHK очень популярен для моделей с многонормальные скрытые реакции, например, модели пробит-панели (продольные) (например, Keane, 1994, Geweke и др., 1994). Вероятно, это связано с тем, что симулятор превосходит другие симуляторы, хотя его относительно легко реализовать). ."
  18. ^ «Капеллари Л. и Дженкинс, С.П. (2003), «Многомерная пробит-регрессия с использованием моделирования максимального правдоподобия», The Stata Journal, Vol. 3:3, стр. 278–94». Stata-journal.com . Проверено 15 января 2014 г.
  19. ^ Грин, Уильям Х. (2003). «Базовое обсуждение алгоритма в учебнике» (Пятое изд.). Эконометрический анализ. стр. 931–33 . Проверено 21 февраля 2015 г.
  20. ^ Вайц, Бартон; Уэнсли, Робин (22 июня 2009 г.). Брендинг и капитал бренда: Знания SAGE. Знания.sagepub.com. дои : 10.4135/9781848608283. ISBN 9781412921206. Проверено 21 февраля 2015 г.
  21. ^ "Цитаты в Google Scholar" . 31 декабря 1998 года . Проверено 21 февраля 2015 г.
  22. ^ Тюлин Эрдем; Жоффр Суэйт (июнь 2004 г.). «Доверие к бренду, внимание к бренду и выбор». Журнал потребительских исследований . 31 (1). Издательство Чикагского университета: 191–198. дои : 10.1086/383434 . JSTOR  383434.
  23. ^ Чинг, АТ; Эрдем, ТЛ; Кин, член парламента (2013). «Приглашенный доклад — Модели обучения: оценка прогресса, проблем и новых разработок». Маркетинговая наука . 32 (6): 913–938. дои : 10.1287/mksc.2013.0805.
  24. ^ Хекман, Дж.; Лохнер, Л.; Тодд, П. (2006). «Справочник по экономике образования». п. 441 . Проверено 21 февраля 2015 г. Keane и Wolpin (1997), а также Eckstein и Wolpin (1999) стали пионерами оценки динамических моделей дискретного выбора для анализа выбора школьного образования.
  25. ^ Белзил, Кристиан (2007). «Возвращение к обучению структурно-динамическим моделям: обзор» (PDF) . Европейское экономическое обозрение . 51 (5). Scienedirect.com: 1059–1105. doi :10.1016/j.euroecorev.2007.01.008. S2CID  10552331. В своем обзоре литературы по человеческому капиталу Белзил (2007) утверждает, что «первый этап состоит из основополагающих работ Беккера (1964, 1967) и Минсера (1958) по вопросам обучения и заработка. Второй этап, кульминацией которого является Уиллис и Розен (1979) находятся под сильным влиянием литературы по эконометрическому самоотбору (Хекман, 1976). Наконец, недавняя литература, стимулированная Кином и Вольпином (1997), использует методы стохастического динамического программирования и образует третий этап. .."
  26. ^ «Экономика и эконометрика человеческого развития Джеймса Хекмана». YouTube. 7 ноября 2013 года . Проверено 21 февраля 2015 г.
  27. ^ Нобелевская лекция Прескотта. Обсуждая давний конфликт между обычно небольшими эмпирическими оценками эластичности предложения рабочей силы и большой эластичностью, подразумеваемой макромоделями, Прескотт (2006) заявляет: «Недавно Имаи и Кин (2004) разрешили этот конфликт. ... [они] приняли во внимание стоимость человеческого капитала, который люди приобретают во время работы... Эта корректировка резко увеличивает оценку эластичности предложения рабочей силы..."
  28. ^ Блог Беккера-Познера «Является ли повышение предельных налоговых ставок для лиц с более высокими доходами хорошей идеей?» 15 июля 2012 г., обсуждая Keane and Rogerson (2012), Беккер заявляет: «… инвестиции в человеческий капитал на рабочих местах… смещают вниз микрооценки эластичности предложения рабочей силы, основанные на изменениях количества отработанных часов в течение Эта предвзятость особенно велика в более молодом возрасте, где происходит большая часть этих инвестиций, поскольку истинный заработок в этом возрасте намного превышает наблюдаемую заработную плату в этом возрасте, поскольку более молодые работники повышают свою будущую заработную плату за счет инвестиций в свой человеческий капитал. помогает объяснить, почему рассчитанная эластичность предложения рабочей силы обычно выше для пожилых работников... Эти и другие поправки к простым интерпретациям микрофактов реакции трудящихся на изменения налоговых ставок ясно показывают, что совокупная реакция трудящихся на налоговые ставки может быть весьма значительной. "
  29. ^ "First Sight Media: Презентация" .
  30. ^ Балтаги, Бади (2005). «Эконометрический анализ панельных данных» (3-е изд.). Чичестер: Джон Уайли и сыновья . Проверено 21 февраля 2015 г.
  31. ↑ Зилиак, Джеймс П. (2 февраля 1997 г.). «Эффективная оценка с использованием панельных данных, когда инструменты заранее определены: эмпирическое сравнение средств оценки моментного состояния». Журнал деловой и экономической статистики . 15 (4). Ideas.repec.org: 419–431 . Проверено 15 января 2014 г.
  32. ^ См. известную ссылку на панельные данные Балтаги (2005), стр. 151–52, где он утверждает: «Зилиак (1997) выполняет обширный набор экспериментов Монте-Карло для динамической модели панельных данных ... Зилиак находит Интересно, что Зилиак обнаружил, что оценщик 2SLS с прямым фильтром, предложенный Кином и Ранклом (1992), работает лучше всего с точки зрения смещения/эффективности. компромисс и рекомендуется».
  33. ^ См. также обсуждение Розенцвейга, Марка; Вулпин, Кеннет (2000). «Естественные« естественные эксперименты »в экономике». Журнал экономической литературы . 38 (4): 827–74. дои : 10.1257/jel.38.4.827. JSTOR  2698663.

Внешние ссылки