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World File Search System定量模型
将定量模型放入测试
经济学中定量建模的Raisonsd'être之一是通过对如果要实施给定政策进行反事实模拟来提供有关政策选择的指导。毫无疑问，这些模拟提供的数字填补了对具体投入的需求，从英国脱欧的经济后果到全球碳税的经济后果。但是，如Dawkins等人所讨论的那样，关于这些模拟的经验信誉的争论更多，从不切实际的假设到普遍缺乏透明度，如Dawkins等人所讨论的。（2001）。本文的目的是帮助评估和潜在地增强国际贸易和其他相关领域的定量模型所获得的预测的经验信用。为此，我们引入了一种仪器变量（IV）基于拟合的优点度量，为在任意一般均衡环境中测试因果预测以及估计这些预测中的平均错误指定提供了基础。遵循“所有模型都是错误的，但有些模型都是有用的”，该措施并非旨在评估定量模型是“正确的”还是“错误”，而是在准确地回答某些反事实问题的意义上是否“有用”。作为如何在实践中使用我们合适的措施的说明，我们重新审视了Fajgelbaum，Gold-Berg，Kennedy和Khandelwal（2020）（Henceforth FGKK）所预测的特朗普贸易战的福利后果。1
与动物的翻译机制的人类神经血管耦合的定量模型
神经元通过神经血管耦合（NVC）调节血管的活性。对NVC的详细理解对于了解大脑功能成像技术的数据至关重要。NVC的许多方面均已通过实验和使用数学模型进行了研究。已经在啮齿动物，灵长类动物或人类中测量和建模了血液体积和流量，局部场电位（LFP），血红蛋白水平，血液氧合水平依赖性反应（BOLD）和光遗传学的各种组合。ever，这些数据尚未将其汇总到统一的定量模型中。我们现在提出了一个数学模型，该模型描述了所有此类数据类型，并保留了实验之间的机制行为。例如，从小鼠的光遗传学和显微镜数据的建模，我们学习细胞特异性贡献；血管反应中的第一个快速扩张是由无互操神经元引起的，较长刺激过程中扩张的主要部分是由金字塔神经元引起的，峰后峰值下声不足是由NPY-神经元引起的。这些见解在随后的所有分析中被翻译和保存，以及有关血红蛋白动力学和LFP/BOLD-INTERPLAY的其他见解，这些见解是从啮齿动物和灵长类动物的其他实验中获得的。该模型可以预测不用于培训的独立验证数据。通过将数据与来自不同物种的互补信息结合在一起，我们俩都更好地了解每个数据集，并为人类数据的新型综合分析提供了基础。