怎样理解经济模型中的内生/外生变量？ 第1页
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magic2728 网友的相关建议:
用统计机器学习观点理解，外生变量就是判别模型的自变量，内生变量就是因变量呗。
用强化学习模型，外生变量就好像不变的环境，内生就是agent的状态。
以上说的是宏观经济学语境下的内生外生变量，其原意是研究的经济体系外的比如天气，政治等因素为外生变量，待研究的为内生变量，符合第二点。实际操作的时候把外生的当作自变量，内生的当作因变量，符合我说的第一点。
再说说计量经济学，定义成了扰动项是否有自变量下条件期望为0的问题，是一个纯数学模型建模后的基于数学工具的判断，然后用工具变量法等解决。
我想从机器学习角度来理解一下，看看这里的问题。
既然说了是外部输入影响内部，强调因果关系，那这里可以对应成DAG模型，所谓外生变量就是所有入度为0的变量，理论上在一个dag完全图上，有且只有这么一个根节点变量为外生，而其他的都是内生变量。
而我们研究的是这个DAG的子图，有极少量被我们拿来研究和观测的变量从原始完全图上抠了下来，保留了原始的因果箭头方向，删除一些，最终确定了新的可能多个根节点，这些是我们真正拿出来的外生变量，剩下的是内生。
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