楼主: 资料狂人
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[其他学者] 山东大学经济学院陈强教授(发展经济学、计量经济学及经济史)在线访谈问答汇总   [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2015-4-15 16:42:50 |显示全部楼层
陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位,2007年获美Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位,现任山东大学经济学院教授,泰岳经济研究中心副主任(主持工作)。

主要研究领域为发展经济学、计量经济学及经济史。

已独立发表论文于Economica,Journal of Comparative Economics,《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。

独立编著的经典教材《高级计量经济学及Stata应用》第二版于2014年由高教出版社出版。

2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。

·更多讲师介绍:http://www.econometrics-stata.com/


陈强老师现场班:http://bbs.pinggu.org/thread-3156565-1-1.html


Education
1992,  Peking University, B.A., Economics
1995,  Peking University, M.A., Economics
2007, Northern Illinois University, M.S., Mathematics
2007, Northern Illinois University, Ph.D., Economics

Research Fields
Growth & Development, Econometrics, Institutions, Economic History

Teaching
Econometrics (undergraduate, graduate)

专著
陈新岗、陈强,《山东革命根据地的奇迹与启示:货币、金融与经济政策》,山东人民出版社,2014年。获中国经济思想史学会优秀成果奖二等奖。 [书评] (经济观察报, 2014.10.31)


问答汇总
Q1:坛友彩虹豆豆:
如何提高本科生用计量写论文的水平,目前学校教育还不能满足,大牛老师讲的很高深对没入门的学生来说很难一下理解,请问有什么高招吗
A1:
这个问题一言难尽。我在即将出版的本科教材《计量经济学及Stata应用》中专门有一章,对实证研究过程乃至论文写作进行了较详细的介绍。
总的来说,还是要在实践中学习、体会与领悟。另外,对于新手,则应多向经典论文学习,研磨其研究方法与写作风格,正所谓“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”。

Q2:坛友weinamaleny:
请问陈老师:
您五一在上海的高级计量经济学与Stata课程是否没有基础的学生也能听呢?
据说高级计量经济学非常难,如果参加,需要学员们提前做什么准备呢?
谢谢您
A2:
这个现场班虽然是高级计量与Stata应用,但并不要求太多基础。只要学过微积分、线性代数与概率统计即可;当然,如果学过本科阶段的计量经济学则更好。
事实上,现实中用的计量经济学就是计量经济学,并无初级与高级之分(这种分类更多是为了教学上的安排)。
因此,我会把实证研究中最常见的计量模型、方法与Stata应用教给大家,并尽量使用最直指人心的方式来授课。

Q3:坛友菜园一块田:
如何解释交互项呀,如a正,b负,c正显著,或者a正b正c负显著
A3:
对于交互项的理解,主要可从边际效应(偏导数)来看。
比如,根据你的方程,X对Y的边际效应为 a + cM。如果系数c为正,则随着M的增加,X对Y的边际效应将上升;反之,如果系数c为负,则X对Y的边际效应将下降。
类似地,可考察M对Y的边际效应,即 b + cX。
如果某项的系数不显著,则意味着在统计意义上可视其为0(不存在此项)。

Q4:坛友ecosdu:
陈老师好!
我有两个问题:
1. 计量经济学分为理论计量经济学和应用计量经济学,您主要倾向于哪方面的研究?哪个方向更容易出成果?
2. 现在计量方法太多,有学不完的感觉。每种方法一旦出现就会一阵风一样出一大堆文章,如动态面板面板单位根检验、svar模型结构方程,空间计量经济学,现在大家又再忙着做最接近于随机实验的双重差分和断点回归,想请教一下您,下一个热点将会是什么?
A4:
1、我目前主要做应用计量。理论计量与应用计量的研究其实是很不一样的。前者不需要数据,主要进行数学推导;而对于后者,除了计量方法外,思想与数据同样重要。无论在理论计量还是应用计量领域,都有很高产的学者,应该更多地取决于自己的兴趣与比较优势吧。
2、我一向认为,应使用最合适的计量方法,而不一定是最新或最时髦的计量方法。因为任何计量方法都有其前提假设;如果你的数据不能满足这些假设,则无法使用。举个例子,国内很多人在处理动态面板时,喜欢使用系统GMM,认为系统GMM比差分GMM更有效率。但事实上,系统GMM要求的适用条件也更严格,比如经济需要在稳态均衡(steady state)的附近;而对于像中国这样的转型经济,假设经济一直处于稳态均衡附近,在多数情况下就有些牵强。
如果要预测未来的计量方法热点,也可以从最新版的Stata中找到线索。比如,刚发布的Stata 14中,包含了贝叶斯估计的内容。

Q5:坛友ecosdu:
还有一个问题,有的时候有思路没有数据,有的时候正好相反,您一般是先有idea还是先查看手头的数据?
A5:
这两种情况我都遇到过。最初应该是先有idea,然后去找数据。
另一方面,千辛万苦收集好数据之后,通常不会只做一篇论文。这时就会思考,这套数据还可以用来回答哪些其他问题。

Q6:坛友hangtian8881:
陈老师您好,看了您的《高级计量经济学及STATA应用》,里面提到了关于半参数回归,我在stata里找到了命令语句,semipar
具体格式为: Robinson's (1988) semiparametric regression estimator
      semipar varlist [if] [in] [weight], nonpar(varname) [options]
      nonpar(varname)    Specifies the variable that enters the model  nonlinearly
      generate(varname)  Generate the nonparametric fit of the dependent variable
我的问题是:基本语句结构是semipar y x1 x2 x3, nonpar(??)吗?
如果是,nonpar(??)里是什么变量?
解释中说, nonpar(varname)    Specifies the variable that enters the model  nonlinearly。是什么意思啊?谢谢陈老师
A6:
对,句型正确。
其中,选择项“nonpar(varname)”用来指定非参数部分的变量。之所以需要这个选项是因为,所谓半参数模型,其实是由参数模型(即线性回归模型)与一个未知函数形式(非线性)的非参数模型所构成。
具体来说,假设考虑以下半参数模型:
Y = aX1 + bX2 + cX3 +f(z) + error
其中,f(z)是变量z的非线性函数(具体函数形式未知)。则估计此半参模型的Stata命令可写为:
semipar y x1 x2 x3,nonpar(z)

Q7:坛友lihoujian:
现在大家都陷入了“经验研究”的陷阱,这种误区会对研究者产生什么样的恶劣影响呢?带有功利性的“学术研究”能有多少社会贡献度?计量方法只是一个工具而言,对于它的掌握是边学边干最好,还是要刻意去学呢?另外STATA软件的门槛回归是有官方程序的,详见http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/progs/progs_threshold.html
A7:
部分原因是目前的教育体制所造成。在国外,一般只有博士生才需要写论文,而我国的本科生、硕士生都要写论文。但要做些货真价实的研究其实并不容易,因此导致了不少山寨版的论文,缺乏边际贡献。
但不可否认的是,我国经济学论文的一般水平在近些年来确实取得了很大进步。在我上大学时,我国经济学论文还很少进行经验研究,但这并不表明当时的经济学水平就高。
对于计量方法,在研究生或博士生阶段打基础时,当然应系统地去学习。但课堂上老师不可能把全部知识都交给你(时间也不允许),而且毕业后还会不断出现新的计量方法,因此边干边学、不断学习还是很重要的。
看到Bruce Hansen在其主页上的门槛回归Stata程序了,以前还只有Matlab与Gauss程序,谢谢!再次证明,Stata是主流啊。一个计量方法如果想被更多人接受,必须提供一个Stata程序,呵呵

Q8:坛友fanxuchun:
陈老师:您好!
想问一下,想做计量经济史的研究,一般从哪里能拿到数据,经济史或计量经济史有哪些代表性的参考书或顶级杂志?这会不会成为我国未来经济研究的热点方向?(按照林毅夫老师说的,21世纪将是中国经济学家的世纪,那显然,对中国经济史及计量史的研究,将不可或缺)。
我还买过您的书(计量经济学及stata应用),里面关于系统GMM和差分GMM的分析,对我帮助很多,在此一并表示感谢!
A8:
有关经济史数据的来源,可以先选定你感兴趣的某个时期、地域与主题,然后查看近期的相关论文,看看同行与前辈的数据来源。一般来说,如果你熟悉了某个领域的文献,也就知道其主要的数据来源了。当然,最好能自己开辟一些(哪怕是少量)的新数据来源。
参考资料应以论文为主,经济史领域最好的三本英文期刊为Journal of Economic History, Explorations in Economic History, 以及 Economic History Review。其中,Explorations最注重计量,而EHR则更偏重传统的叙事性史学研究;而JEH中的实证研究也越来越多。另外,一般性的顶级期刊,比如AER, QJE, Econometrica也都发表过经济史的论文。
目前做历史计量的学者还不多,但正在变得越来越多,也算是一个小热点(毕竟是一个小领域)。其实,研究历史的意义更多地在于它对经济发展的启示。因为经济发展必然发生于历史上的某个时期(可近可远),因此发展经济学经常会涉及到对历史现象的定量研究。

Q9:坛友lyl335759155:
陈强老师,您怎么看"经济学论文计量化"。很多论文都只是用数据回归一下,然后得出一些结论。数据的真实性、计量方法的可靠性谁来保证?
A9:
用数据与计量本身并没有错。因为如果没有数据与计量,那么就只剩下理论猜想了。
另一方面,不少论文的数据与计量方法确实存在问题。这方面只能是通过同行监督来保证质量。比如,国际上的顶级期刊越来越多地要求作者公开数据与程序,这样其他学者就可以检查其数据或程序是否有误。这是经济学研究走向科学化的重要一步。

Q10:坛友shaoqinglong11:
陈老师,您好!我特别喜欢您将计量分析纳入到历史范畴进行考量。我自己目前是经济学博士二年级,对历史计量很感兴趣,您觉得这会是未来经济学界的一个重要分支吗?如果我现在开始转向这个方向,应该做哪些准备和努力呢?期待您的回答,谢谢!
A10:
在我看来,历史计量是一个上升中的小领域。这有几方面的原因。首先,计量方法已越来越普及。其次,越来越多的历史数据被挖掘出来(包括中国史与世界史的数据)。最后,近来的不少研究都表明,社会与经济系统的发展演化与其历史过程很有关系,并非空穴来风。
要进入历史计量的研究领域,一般要选择一个具体的时期、地域与主题,然后阅读相关的最新文献,并在此过程中寻找自己可能作出的新贡献。

Q11:坛友shanxuezhengxin:
陈强老师的书中有关于面板门槛回归的程序,请问关于时间序列门槛回归的程序包存在吗?
论坛也有其他学友有类似的需求。。。
小问题:stata做τ(tao)检验的命令学生一直找不到,请问有其他学友知道否?
谢谢陈强老师指正
A11:
时间序列由于涉及到平稳性、自回归等问题,故更为复杂。你可以参考一下Bruce Hansen网页上的有关时间序列门槛回归的几篇论文:http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/papers/cv.htm (可在此页面搜索关键字“threshold”)

Q12:坛友bofeng:
陈老师您好,在线性回归模型中设置交互项和二次项的时候,经常会出现多重共线性问题,请问遇到这种情况时应该如何处理呢,谢谢。
A12:
可以将所涉变量进行标准化,即减去均值,再除以标准差,然后再进行回归。这样可以缓解高次项与线性项的多重共线性。
在我即将出版的本科教材《计量经济学及Stata应用》中对此进行了解释与演示。

Q13:坛友琥珀糖:
一直很仰慕陈老师,难得找到机会请教。我的问题是关于实证研究里的structural form and reduced form。我们知道两种方法都有各自的优劣,依据所研究的问题、理论模型、数据不同选取合适的form,它们之间应该是互补的,而不是互相排斥的。Structural form通常要有理论模型作指导,并且有清晰的假设加以test,以此来检验数据背后的经济机制。但是,有时候理论假设并不是很容易被test的,此时reduced form虽然可以帮助发现一些“因果关系”,但这种简化(reduced)本质上是对原始的模型取一阶泰勒展开,得出来的系数虽然显著,但也是不准确的,尤其是从这一结果再进一步,比如政策的成本收益分析,应该就更不可靠了,不是吗?我的一个想法是从现有的reduced form的结果出发,进一步推测出背后的经济机制、理论模型,再建立structual form进行实证检验,也即从现实具象到理论抽象,再由理论抽象回到现实加以检验,如此反复。如何能够训练这一思维过程,提升自己的理论和实证水平,还望陈老师指教,非常感谢!
A13:
你的建议在原则上很好,但在实践中不好操作。对于很多经济现象,并没有现成的经济理论或模型;即使有理论模型,有时也可能过于复杂,或无从取舍。所以,现在的主流方法依然是reduced form。
我过去也曾以为,既有理论也有实证的论文应该更容易发表。但事实上,经济学的分工越来越细,做理论的往往不懂实证,而做实证的也视理论模型为畏途。因此,如果审稿人研究理论,则可能看不懂论文的实证部分,另外可能觉得理论部分过于简单;反之,如果审稿人做实证,则对太长的理论模型没有兴趣,也可能觉得实证部分不够深入细致(局限于论文篇幅)。这样,反而导致两边不讨好。
如果你既做理论,也做实证,可能还是分开发表更好些。一般的实证论文,只需要有简单的理论模型或框架即可,主要贡献仍在于其实证部分。

Q14:坛友Hold不住的青春:
贸易学专业的博士 将来 能做什么
A14:
博士毕业后的去向无非是学术与实务两大类。在你做博士论文过程中,应该能知道自己是否真心喜欢做学问;如果不是非常喜欢,那么还是做实务工作吧。

Q15:坛友1981wyl:您的面向本科水平的计量经济学那本书什么时候出,之前您预报过是2015年,大体上是几月份
A15:
大概今年夏天能出版,秋季开学前肯定能拿到书。

Q16:ydb8848:
陈老师:请问应该如何学好、学深计量经济学?谢谢!
A16:
在学习中,将计量理论与电脑操作结合起来,并在实际研究项目中不断加深理解呵

Q17:丫丫89757:
请问陈老师,学习stata软件是否需要一定计量经济学如基础的eviews的知识基础啊
A17:
学习Stata,需要知道计量经济学,但不需要Eviews

Q18:坛友hyq2003:
请教陈老师两个问题:
1、我在一些期刊上看到稳定性(稳健性)检验,就是找一个和解释变量性质相同的变量去替换该解释变量,然后看回归结果有没有显著性的改变,如果回归结果交易前没大的变化就认为以前的回归是稳健的。这种检验有必要吗?有理论依据吗?教科书上没看到这方面的介绍啊
2、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量,麻烦介绍下控制变量的作用,如何确定控制变量,推荐下介绍这方面知识的文章或书籍。
谢谢!!!
A18:
1、稳健性检验的方法有多种。你说的这种稳健性检验,主要针对对于变量的度量没有把握的情形,因此选择不同的代理变量进行度量。如果使用不同的代理变量所得的回归结果类似,则可增加估计结果的可信度。
2、在研究中,通常有主要关心的变量,其系数称为“parameter of interest”。但如果只对主要关心的变量进行回归(极端情形为一元回归),则容量存在遗漏变量偏差。加入控制变量的主要目的,就是为了尽量避免遗漏变量偏差。

Q19:坛友谦微:
敬爱的陈老师:
      您好!我是一名普通学校的小硕,今年二年级了,面临毕业压力,我们必须发几篇好论文,但实证论文的计量模块我们有很多不懂之处,还请老师不吝赐教。
      1.很多文献中有“稳健性检验”小节,请问老师,是不是每篇实证都要做这个呢?具体是怎么操作呢?
      2.我们在实证上主要采用多元回归模型,可是有时候效果不好,不显著,然后又随便用对数模型或二次方程、三次方程去测试得出变量之间的非线性关系,请问我们要不要提供相关依据,是可以直接设立对数模型还是需要相关的说明,怎样推导和说明还请您教教我们;
      3.对于面板数据的回归我们一定要对其进行什么时间效应回归模型、固定效应回归模型之类的推敲么?还是可以不考虑这些效应直接回归?我看到很多文献,有的是说明了建立固定效应回归模型的原因,有的又没有考虑那么多,直接回归实证出结果,请问正确的方法是什么?还请老师提点一下

A19:
1、如果你的论文只汇报一个回归结果,别人是很难相信你的。所以,才需要多做几个回归,即稳健性检验。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊的。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等,可以参见我的教材;更重要的是,向你阅读的文献学习。
2、线性模型是基准,如果担心非线性,可加入非线性项,考察非线性项的显著性(比如,RESET检验)。
3、规范的做法都需要进行豪斯曼检验,在面板固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见,而且固定效应总是一致的(随机效应则可能不一致),故有些研究者就直接做固定效应的估计。时间效应也最好同时考虑。

Q20:坛友statax:
陈老师您好,发现您的CV里面获得了数学硕士学位,而您本科是学经济学的。时间是有机会成本的,想请教一下您是如何平衡对现实经济问题的研究与对数学的研究或学习的?有没有什么经验可以给大家分享或建议的呢?非常感谢。
A20:
可能还是follow your heart吧,觉得需要学什么就学什么。我在美国获得数学硕士,也有偶然性。因为经济系的课程较轻,所以每学期在数学系选修一门课。修了5门课后,突然发现已经离10门课得到数学硕士学位过了一半,所以就继续学了下去。其实,相当部分的数学知识也不见得用得上,可能更多的是思维的训练吧。

Q21:坛友hustchen2012:
请问陈老师:
我最近听到一个观点迷惑不解,烦请您百忙之中指点迷津
地方ZF官员被广泛认为是政治利益最大化为导向,通过加速GDP增长来获得政治锦标赛中的竞争优势。如此看来,地方ZF官员应该偏向于投资短平快能看到收益和回报的项目,但是为什么那么多地方ZF这么偏好对高精尖或者高端科技的投资(投资科技园或者扶持高科技型企业)呢?难道仅仅是为了形象工程?
感激不尽

A21:
现实中的官员是非常复杂的political animal,而将GDP竞争作为其唯一的目标函数,确实是非常大胆的抽象啊……

Q22:坛友pangbaoqing:
陈老师好:
学习计量和操作一直都是用陈老师的书,非常感谢陈老师对我们的帮助。
这里请教一个具体的问题:假如我的因变量为工资,自变量是受教育年限(假设从1到9年不等),工资为Y,受教育年限为edu。此时在模型中放edu与放i.edu的区别是什么?假如两者都是显著为正的,该如何解释?

A22:
放入edu,就是一个变量,取值为1,2,……,9,这是通常的做法。系数取值为正,说明教育投资的回报率为正。
放入i.edu,则根据edu的不同取值设置虚拟变量。这时,一般以edu==1作为参照系(不放入回归方程),故其他教育年限的虚拟变量系数为正,说明教育年限为2,3,……,9者的工资收入高于仅受1年教育者。


Q23:坛友谦微:
陈老师  ,麻烦您解释下,我实在是不明白,到底如何判断其实随机效应模型还是固定效应回归模型
假设0 个体固定效应与回归变量没有关系。
如果假设0被接受则应使用个体随机效应模型,否则应使用个体固定效应模型。数据分析的结果显示假设被接受,应使用个体随机效应模型进行检验(见下表2)。由此,本研究使用个体随机效应模型进行检验。
表2 面板数据模型估计
Hausman检验       χ2               P 值                 最佳模型
                           12.680     0.124        个体随机效应模型
陈老师,不是说看P值为0.124>0.05 是不能在0.05的置信水平下(一般实证研究都要求0.05)拒绝原假设个体固定效应与回归变量没有关系,那么应该是采用固定效应模型啊   为什么结论又是随机效应模型啊?求指导啊

A23:
此豪斯曼检验的原假设为:随机效应模型是正确的。
由于p值 = 0.124, 大于0.05, 故可接受原假设。
备注: 假设检验的基本逻辑是概率意义上的反证法,即如果原假设成立,是否会发生不合理的小概率事件;而p值衡量的就是这个小概率事件的概率。
因此,p值越低,则越拒绝原假设。由于通常将显著性水平设为0.05,故如果p值小于0.05,则拒绝原假设;反之,则接受原假设。


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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-4-15 17:36:03 |显示全部楼层
这个全力支持。
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sqy 发表于 2015-4-15 19:14:49 |显示全部楼层
陈老师确实牛啊!同时拿到数学硕士和经济学博士!
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黑目shadow 发表于 2015-4-15 20:40:06 |显示全部楼层
突然间喜欢上这个老师了
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LIXUANHANK 学生认证  发表于 2015-4-15 23:43:16 |显示全部楼层
回答的都好详细啊!
希望能有机会再邀请一次!
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客初 学生认证  发表于 2015-4-16 09:31:11 |显示全部楼层
谢谢陈老师,您的书对我帮助很大。
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长风神舞 在职认证  发表于 2015-4-16 11:25:09 |显示全部楼层
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天涯明月刀9 发表于 2015-4-16 12:27:25 来自手机 |显示全部楼层
资料狂人 发表于 2015-4-15 16:42
陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位,2007年获美Northern Illinois University数 ...
我终于明白为何数学那么好了!
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painx 发表于 2015-4-16 13:29:10 |显示全部楼层
谢谢老师!!!!!!!!!!
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小姑娘爱微笑 学生认证  发表于 2015-4-16 15:00:32 |显示全部楼层
噢噢噢,这样子
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GMT+8, 2017-12-14 21:11