〖“万万”个论坛币〗不"黑"一下，怎知计量经济学"毁"多少

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（不“吐”不快，不“黑”不爱！）

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    聊经验、侃对比、学习计量经济学的无数个日日夜夜；

有人说：计量经济学先给你个最理想模型，然后逐一推翻；

有人说：太坑爹了，假设检验原来都是自己憋出来，太扯淡，；

有人说：无动力不学统计软件，有动力，分分秒秒学得一手熟练操作…

    不怕你知道怎么学，就怕你不知道！

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      【论坛五区】计量经济学与统计论坛，国庆小活动

  活动时间：10月6日（星期一）-10月8日（星期三）

   主题：说话就给币，多少，凭本事（自黑+吐槽+秀应用+心得+资料，统统Okkkk~）

   上一期：〖送“万万”个论坛币〗吐吐槽，谈谈经验，统计软件知多少

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    本期讨论软件（等级）：

第一阶（1-30论坛币）：统计检验（异方差、自相关、多重共线性）、高斯经典假设、假设检验、平稳性检验、协整检验

第二阶（5-70论坛币）：模型秀（自回归模型、基本面板数据回归模型、联立方程模型、分布滞后模型、定性响应模型）、时间序列（ARIMA、GARCH）、统计软件（EVIEWS、R、AMOS等）

第三阶（10-100论坛币）：高级面板数据模型（空间面板、门限模型、PVAR等）、计量经济学（内、外生）、期刊（SCI等）

也欢迎讨论其他：统计软件、数据源、期刊发表、审稿

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    回答给币（等级）：

灌水级（1-10币）；

知乎级（5-70币）；

大牛级（50-100币）

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〈计量五区汇总贴〉

〖Only One〗计量经济学与统计软件版汇总贴
〖Only One〗数据交流中心版汇总贴
〖Only One〗顶尖可视化软件JMP软件汇总贴
〖Only One〗商业数学Matlab软件学习贴
SPSS19.0中文版下载、spss教程免费下载、spss免费视频课程-高效下载资料
Stata软件常见问题解答及链接汇总
SPLUS&R书籍汇总帖
★★★精品资源资源下载集中营★★★
***[推荐]LISREL,AMOS资料板块汇总 重金奖励新发资料******

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〈范 例〉

知乎级（30币）：

——[学科前沿] 计量经济学学习心得

    学习计量经济学已有大半学期，用的教材是杰弗里·M·伍德里奇的第四版英文教材，渐渐发现了书中的规律。

    第一张先介绍几种不同的数据类型，如截面数据、面板数据等，第二章简单回归模型，第三章多元回归模型，懂了第二章，第三章就是依样画葫芦，不在话下。从第二章到第四章，提出经典线性模型假设，一共六个假设。后面的章节则把其中的假设慢慢推翻，再引进新的定理、方法或更弱的假设。

    简言之，就是先建立一个假设体系，然后逐一推翻。

大牛级（100币）：

——[学科前沿] [转帖]关于计量经济学的学习经验

   关于计量经济学的学习经验首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是**数据。

      本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了HAYASHI那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。

开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）

     个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书我读了两遍，现在早就扔了。但现在依然常常翻阅WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。

     学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。―――书上后来那几章不懂也没关系。

     数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。

     忠告：

1、别管 R square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。不过对于GLS还是要有个认识。

2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。

3、这个阶段不要陷入公式推导。

4、如果你是初学者，不要指望把woo的书处处看懂，差不多就行了。

5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。

     入门篇

     数学要求：矩阵，大样本理论 稍微再难一点的统计学

     矩阵书很多，GREEN附录也可以（推荐Dhrymes --mathematics for econometrics,这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧）。大样本理论有难度，需要做比较严肃的准备，有比较好的概率背景的同学大概也需要时间来适应其中繁琐的推导，white---asympotic theory for econometricians前三四章是值得花时间的。数理统计学教材多如牛毛，不说了，大致GREEN附录的那些内容是要了解的（尤其MLE）。

     教材：买一本GREEN的书放着，看完附录就算了，可以以后时不时的查阅其中其他内容。读过这本书的同学我相信会有很多人认为它是不值得通读的，没有重点，全面铺开，很恶心的做法。而且这本书例子不多，实际上我认为思想也很肤浅，没有着重捕捉回归的思想，计量模型中的因果含义等等。

     建议：读Golderberg（怀疑又拼错了）吧，个人认为和GREEN功力的差距是本质的，又短又好的一本书，某些地方值得反复读啊读。起码他会真正告诉你OLS假设的含义，呵呵。

     基本读完这本书之后，对计量差不多就有个认识了，可以真正开始深入学习了，wooldridge（2001）和hamilton的很多章节是必读的。学到这个阶段的朋友就不需要我多罗嗦了。估计手册和必读的精彩论文都已经有所认识了。

     忠告：1、要时不时的作个图看看，不看图（尤其是时间序列）是疯子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然总有一天你得回来重新再学，嘿嘿。

     2、学好OLS的相关内容实在是太重要了，不要见了更高深的方法就以为OLS没用了，多学几遍OLS吧。基本的矩阵推导要烂熟烂熟烂熟！大样本的结论坚持都推一遍。

     3、可以尝试着用计量了，记住如果你只有二三十个样本点，最好不要计量。如果你有50个左右，解释变量别超过三个。

      学得挺闷吧，JEP 2001 FALL整整一本讲计量应用的，全是顶尖大牛，每人讲一个方法，要求文章中公式不超过三个，巨精彩。什么非参半参，GMM（wooldridge），IV(angrist@kruger), VAR, GARCH(granger),等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。

     不太明白为什么GREEN的书在国内被称做圣经，其实就是在AMZON上，这本书得到很多负面评价。

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关键词：计量经济学 计量经济 经济学 论坛币 econometrics 经济学

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优秀发言

veralili：
由于课程的关系，接触过SAS, EVIEWS & EXCEL三个软件，总体来说三个软件适用的方向不太相同。若是分析金融数据，尤其是股票这种大数据，用SAS还是很必要的，另外两种绝对要卡。。。 EVIEWS在分析经济问题方面还是可以的，操作简便，程序里面涵盖的公式、操作等还挺多的，而且也可以有一点自己的编程。

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shuidaoqucheng
我在研究生学习计量的时候，传统回归的时候用的EVIEWS软件，EVIEWS这个软件最好的是点击操作，当然也可以编程。后期做时间序列，EVIEWS也非常擅长。再后来研究微观计量经济学，开始基础STATA做离散选择模型以及面板模型，很好用。后期开始接触多元统计分析软件，比如聚类分析，判别分析，用SPSS，而结构方程模型，开始用AMOS。

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prescottwong
本人小硕一枚，Eviews是学校“规定动作”，剩下的就自己自学了。还好一年级时看了人大附资料几篇关于DEA-Malquist、SFA等配合STSTA的论文，现在应用dea可以做一些效率评价，但是作为非参数评价，缺陷也很明显。就开始向SFA前进，不过这种参数评价，就是受预先函数假设影响很大，但自己在选函数市有时会迷茫。

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zmlzqs0808
为了满足高校对教学水平的评估，可以开发这样试卷分析软件 。该软件严格按照教育测量学的要求对试卷进行分析，分析指标包括：计算每个考生的总分和标准分，试卷的平均分、最高分、最低分、标准差、全距、组数、组距、及格人数、不及格人数、优秀人数、及格率、不及格率、优秀率、信度指数、效度指数、试题难度、试题区分度、试卷总体难度、试卷总体区分度、使用X2 检验法以99%的把握（置信度a=0.01）判别考试成绩是否符合正态分布。

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晦涩幽默

我就我所知道的一些浅薄的知识对这些我所了解的几个软件做一下对比哈。首先SPSS是一个很强大的统计软件，尤其在用其做回归时可以运用其各种强大的功能和工具，已经可以实现数据挖掘的功能了。相应的，它的各个模块学起来可能就比较费时间，这个软件适合于有志于做数据深入分析挖掘的朋友，或者想在统计学领域搞学术的筒子。

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胖胖小龟宝
统计软件能精通一个就很了不起了，但我现在越发觉得用什么软件真心不重要，软件的目的是更方便的帮助你检验和解决问题，一个软件等做到的，就没必要再去找另一个看似更有名的软件跑一边。（引用摄影界的一句话：牛头狗头都不重要，重要的是镜头后面的那个头！） 回归正题，在众软件中，excel（这个就不说了，office套件，人人都用过）通常用来做数据的前期准备。虽然其他软件业能做，但总觉得还是它最方便。

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ecopen

统计软件很多，我自己也接触过不少，这里简单谈下自己了解的和使用过的一些软件。最基本的当然算EXCEL了，这个每个人多少会点，通用性和适用范围广，可以做简单的统计分析和回归分析，也可以进行VBA的编程，功能就上了个档次。我还见过有文章里将遗传算法的插件装到EXCEL里做优化和预测的，所以EXCEL的功能其实非常强大的。

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clx0200
身边的朋友说，还是尽量用stata作统计分析，一般的杂志就认这个，spss,e-views做些前期的数据处理就可以，如标准化，线性拟合。

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jiushou1234
学了r之后感觉r语言虽然功能很强大，但是类似于adobe一样，不够人性化，好多代码敲进去之后发现就是不对，也找不到原因，例如最简单的read.csv和read.xls就够揪心的了，买了本书也没看到读取数据用read.csv为什么不会出现乱码，而xls就会出现。类似的问题还有我前一段时间更新到最新版本之后发现rodbc的包竟然就无法安装了，话说我之所以更新还是因为系统提示我需要更新到最新版本才可以使用该包，总之就各种找不到原因的问题。

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jleconomics
我以前学过一些stata，主要听连玉君的视频，参考书是《用stata作统计分析》，《高级计量经济学》，stata自带的帮助手册很有用。现在我在学R，感觉在基本操作上和stata很像，我的编程基础不好，用r和stata编程方面都基本没有涉及

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melody21
背景：咨询公司数据分析／统计硕士在读
常用工具：ｅｘｃｅｌ，　ＳＡＳ，ＭＩＮＩＴＡＢ
ＥＸＣＥＬ用的比较浅，主要目的有三：１为ＳＡＳ提供数据输入／输出支持　２。数据分析结果展示　３。画图
１。为ＳＡＳ提供数据输入／输出支持。数据的导入，在各单位之间的传输及输出，ｅｘｃｅｌ很方便，特别是ＣＳＶ文件，客户的接受度很高。ｅｘｃｅｌ与ＳＡＳ的无缝链接，简单，高效。
２。数据分析结果展示。ＥＸＣＥＬ对数据分析结果的解读能实现动态化，生动化的处理，这一优势在整理数据分析结果时尤为突出。例如，透视表。通过对变量的筛选，替换，计算，可以直观而且深入地发现项目需要改进的地方，或者是数据变量间的动态变化关系。此外，只要模式设置好了，就能不断地通过后台数据的更新来更新。简单，快捷，傻瓜化。领导和客户都很喜欢。
３。画图。这是ＥＸＣＥＬ的另一经典功能，地球人都知道。

ＳＡＳ：数据分析的核心工具。
主要用来数据清理，数据建模，和数据分析。
数据清理。这里要吐嘈下，ＳＡＳ不能有超过３２个字段的变量名。曾经为此跟客户来回纠缠，饱受其苦。　
数据合并的时候，如果类型不匹配，ＳＡＳ不认。这个其实不能怪他，得怪我的客户，每次总有那么几个变量的数据类型来回跳。完了我每ＲＵＮ一次，就得改一次。神烦！
数据建模和分析。ＳＡＳ还是很不错的，代码简单，上手快。而且，技术支持到位，碰到啥问题，ＧＯＯＧＬＥ一出。。。。
结论，特别喜欢，但隔壁组的同事不喜欢，说每次看到ＳＡＳ红的蓝的字体就头晕。
ＭＩＮＩＴＡＢ。　上课用的，有时还跟ＳＡＳ混搭。用了一年多，感觉一般般。菜单栏很强大，图也画的比ＳＡＳ好看。
实在是受不了，每次打开一堆窗口。。小屏幕的电脑伤不起啊，每次拉上又拉下，拉左又拉右。
使用感觉跟ＳＰＳＳ差不多，不过我用的不太熟，所以总是经常要找各种按钮。。。每到此时就无比怀念ＳＡＳ，刷刷刷几个代码就出来了。。

下学期上课要用Ｒ了，之前摸过一点Ｒ，现在不敢断言。等系统地用过了再来说。
未完待续。。。　

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jzq1994
因为统计在数学建模中出现的概率很高，因此我的统计软件之路也基本从这里开始：
1.SPSS
SPSS是最便于上手的软件，就不多说了。基本就是鼠标点点的事情，当然前提是你有统计学的基础，比如有感觉说拿到数据首先应该标准化处理，对于缺失数据要怎么办，对于分类数据是否需要人工设置分类变量。我用的最多的SPSS中的功能是分析-探索，分析-频率，分析-描述性统计，以及聚类分析，非参数检验等。但是用多了，也就发现它的不足，黑箱子，自己无法调出自己想要的内容。傻瓜软件的坏处自然也就是这样，并不需要你多想。
2.R
R的接触比SPSS早，有一次吴喜之教授来学校做讲座，提到了R for beginners.然后我回去就下载了R,用它也是简单的做做分布检验，运用概率相关知识做做经验分布，还记得那几个前缀p,d,n,等等，这点和matlab很像。也用过R做过回归等,命令lm.不过我目前需要的功能SPSS都可以帮我实现吧，只是有时候会在一些中间步骤的处理上用到R。软件真的不在多，而在熟。当时自己在R上真的用了很多心思，但是后来SPSS玩熟了，命令也就忘了。所以我觉得最好的方法是遇到问题，就用那一个软件（推荐R，SAS），遇到问题就想用它该怎么做。
3.matlab
只用过matlab做分布的检验，首先画出原数据分布，用dfittool进行拟合分布，然后再用kstest，或者chi2gof检验分布。
4.SAS
不熟悉，感觉这个软件也不友好。

综合来看，R还是最优秀的。但是对于一般的需求来说，并不需要学习编程的话，用SPSS就够了。做好统计学，做好的数据分析，前提还是统计学知识要精通，软件是辅助。

本期讨论内容不熟悉，灌个水凑凑热闹，各位行家踊跃发言，最后2天假期好好休息休息收收心！

不是很懂哎，凑凑热闹吧

真心不懂，不敢妄言

期待高人赐教。

支持楼主

顶礼膜拜

动态面板导论！！！！！！！！！
https://bbs.pinggu.org/thread-3164929-1-1.html

学习第一。