1樓：
「我記得我的朋友約翰·馮·諾依曼（John von Neumann）曾經說過，用四個引數我可以擬合出一頭大象，而用五個引數我可以讓它的鼻子擺動。」——費公尺
2樓：focout
引自Treb Allen 和 Costas Arkolakis 寫的《Elements of Advanced International Trade》：
A vague definition of two methodologies: calibration and estimation
Calibration is the process of picking the parameters of the model to obtain a match
between the observed distributions of independent variables of the model and some key
dimensions of the data. More formally,calibration is the process of establishing the relationship between a measuring device and the units of measure. In other words, if you
think about the model as a 「measuring device」 calibrating it means to parameterize it to
deliver sensible quantitative predictions.
Estimation is the process of picking the parameters of the model to minimize a function of the errors of the predictions of the model compared to some pre-specified targets.
pre-specified metric of differences between the model and the data to be explained.
3樓：
校準一般是模型寫出來之後，算引數。記得以前聽過乙個老師是這麼講的：寫模型的時候，模型是output，引數是input；校準的時候，引數是output，模型是input。
具體的說就是，校準的時候，你是通過給定一些已知引數和模型（方程組）來算出一些未知的引數。
4樓：
以前上 Minnesota macro 的時候做過幾道跟校準（calibration）有關的習題，班門弄斧兩句。這個東西其實一開始是 Ed Prescott 搞出來的，簡單來講就是用現實中的資料（矩）來擬合理論上（parsimonious and misspecified）的模型，從而獲得一些經濟學上的 insights。
校準的思路跟結構計量經濟學很像*，不同的地方是 Prescott 徹底放棄了數理統計這條路，而是採用了「毛估估」（eyeballing）的方式來評判模型與資料擬合的好壞程度，所以校準得到的結果通常都不會附有標準誤一類的統計量。
* Dawkins et al. (2001):
Calibration is estimation, estimation is calibration... If calibration is the setting of the numerical
values of model parameters relative to the criterion of an ability to replicate a base case
data set as a model solution, and estimation is the use of a goodness of fit criterion in
the selection of numerical values of model parameters, the two procedures are closely
related. In both cases a selection of model parameter values which is thought to be
both procedures lead to identical outcomes.
(cf. Christina Dawkins, T.N.
Srinivasan, John Whalley, "Chapter 58 - Calibration," In: James J. Heckman and Edward Leamer, Editor(s), Handbook of Econometrics, Elsevier, 2001, Volume 5, Pages 3653-3703.
)(Source: Heller-Hurwicz Economics Institute)
相關歷史資訊和更詳細的科普可參見 Kevin D. Hoover 的這篇文章：Quantitative Evaluation of Idealized Models in the New Classical Macroeconomics。
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