<span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: yellow;">【<b>爱问.火花集</b>】</span><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">：近期热门提问的网友精彩回答汇总</font><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: yellow;">【<b>缘起</b>】</span><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">：</font><b style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);">总有一位朋友的答案能够帮到你！</b><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: yellow;">【<b>栏目特色</b>】</span><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">：问答全串烧+</font><span style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);">&nbsp;</span><span style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);">各路经验集成</span><span style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);">&nbsp;+整合</span><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">回答汇萃</font><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><br style="color: rgb(51, 51, 51); background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="color: rgb(0, 0, 0); background-color: yellow;"><b>【爱问就有答案</b>】</span><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">：问与答是观点的邂逅，智慧的打包，源于[</font><a href="https://bbs.pinggu.org/forum-139-1.html" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">爱问</a><font color="#000000" style="background-color: rgb(255, 252, 247);">]，勤于思考。</font><div><font color="#000000"><br></font><p></p><div><hr class="l"><hr class="l"></div><div><font><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><b style="color: rgb(255, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">1)坛友arthur_2006</b></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">处理和分析数据都用得到，最基本的是excel，如果你的VBA</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">用得好的话会有很大的帮助，如果你要分析数据的话，比如</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">你要建模那么SAS还是不错的，不过比较难掌握如果你没有语</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">言方面的基础，其他还有很多软件也能做得到。</span><font color="#a0522d" style="line-height: 1.5;"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">很多银行证</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">券期货企业都使用的是oracle或者DB2,一些小企业可能使用</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">的是SQL, 所以如果想在这方面发展就要掌握数据库的知识，</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">毕竟金融和计算机兼备的人才还是稀缺的</span></font><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">，而且国内很多行</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">业都是用的是这几大数据库比如电信医疗航空等等，不会分</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">析金融数据恐怕称不上什么金融专家吧，至于你分析得准还</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">是不准那就要看你的金融知识掌握的程度啦，尤其是投资专</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">业的学生学习一些这方面的知识是必要的，很多人是应用金</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">融学专业的偏向于财务，那就去考考CFA,ACCA什么的，也没</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">必要在这上面花费太多精力而且工作中很可能用不到的，金</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">融数学金融工程精算专业的同学花点时间研究一下还是很有</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">必要的，总而言之一句话，首先要看你的兴趣再就是你的专</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">业和发展方向。</span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;"><br></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3" color="#ff0000"><b>2)编程爱好者任坤</b></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#000000">做统计和计量的话，</font><font color="#a0522d">想要跟当今的国际学术界接轨，最好学R<span style="line-height: 1.5;">，至少我所知道的目前美国的统计学术界被R占领的趋势很明</span><span style="line-height: 1.5;">显了。</span></font></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#000000">如果只是做简单地回归随便解读一下，那随便选个傻瓜软件</font><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">就可以了。如果只是应用现成的成熟的计量模型来做实证研</span><span style="line-height: 1.5;"><font color="#000000">究，那么傻瓜软件一般也就可以了。</font><font color="#a0522d">如果要以统计、计量为</font></span><font color="#a0522d"><span style="line-height: 1.5;">研究领域或者专业领域，那么编程性的东西是少不了的，即</span><span style="line-height: 1.5;">使是做实证如果涉及较为复杂的数据结构，懂编程也能帮你</span><span style="line-height: 1.5;">大幅提高生产力。另外，R的社区比较活跃，能够较好地跟上</span><span style="line-height: 1.5;">前沿。</span></font></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">如果涉及到处理较大的数据，一种办法是用SAS，如果不想用<span style="line-height: 1.5;">SAS可以学数据库方面的东西，比如把数据放在SQLite数据库</span><span style="line-height: 1.5;">中然后用{RSQLite}访问数据库，或者用{sqldf}通过SQL操作</span><span style="line-height: 1.5;">环境中的data frame。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">如果觉得执行某项任务R单核速度慢，那么可以使用<span style="line-height: 1.5;">{parallel}或者{parallelMap}做并行计算，也可以利用云计</span><span style="line-height: 1.5;">算来处理数据。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">如果涉及到其他社区的东西在R社区中没有实现，例如Java的<span style="line-height: 1.5;">东西，可以用{rJava}来调用Java的对象，不过速度有些慢。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">比较好的办法是我在想从事数据分析工作，学什么软件或语<span style="line-height: 1.5;">言最好？ 提到的F#函数式编程语言，用RProvider可以直</span><span style="line-height: 1.5;">接调用R，用JavaProvider直接调用Jar打包的Java程序，用</span><span style="line-height: 1.5;">PythonProvider（即将发布）直接调用Python程序，等等，</span><span style="line-height: 1.5;">很容易将各大社区的资源整合在一起使用。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">目前我在GitHub上面弄一个通过R学习统计、计量、非参、数<span style="line-height: 1.5;">据可视化、数据库的repo: renkun-ken/learnR on GitHub&nbsp;</span><span style="line-height: 1.5;">，虽然目前还没什么内容，不过可以跟踪一下。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#000000">以上说得都是经济学相关的统计和计量方面所需要的编程。</font><font color="#a0522d"><span style="line-height: 1.5;">事实上统计和计量所需的「编程」较为简单，基本也就是处</span><span style="line-height: 1.5;">理数据、应用已经提供的计量模型，更多需要编程的是：一</span><span style="line-height: 1.5;">、如果涉及较为前沿的计量模型，可能还需要自己实现；二</span><span style="line-height: 1.5;">、一些蒙特卡罗模拟需要一些编程。</span></font></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" style="color: rgb(0, 0, 0);">从经济学相关的一些新型领域来说，计算经济学<span style="line-height: 1.5;">（Computational Economics）、计算统计学</span><span style="line-height: 1.5;">（Computational Statistics）以及计算计量学</span><span style="line-height: 1.5;">（Computational Econometrics）则需要较强的编程能力，</span><span style="line-height: 1.5;">包括算法实现、算法分析等等。举个例子，计算经济学中目</span></font><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">前做的一块研究是Agent-based computational finance，就</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">是建立一个模拟的金融市场，里面有几种资产，每种资产的</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">基本面由随机的红利决定，里面有许多遵循各种逻辑的投资</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">者，投资者对于红利发放持有的信念不同，因而从各自的逻</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">辑触发的交易行为不同。在一个复式竞价（double auction</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">）的交易市场中，什么样的投资者组成或者行为方式、什么</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">样的记忆长短，能够最大程度地复制出我们在现实金融市场</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">中观测到的资产价格或者资产收益率规律，例如资产收益率</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><font color="#000000">尖峰肥尾、不对称性。</font><font color="#a0522d">此时，研究者就需要较扎实的金融知</font></span><font color="#a0522d"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">识来设计一个不过于简单而又不过于复杂的模拟金融市场，</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">也需要相应的编程能力把模型用程序语言编写出来。这中间</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">会设计许多编程技术，例如数据库（有时要跟踪许多变量，</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">例如投资者现金流动、财富分布）、并行计算（CPU多核并行</span></font><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">、多进程并行、集群上的并行甚至GPU计算）等等。</font><font color="#000000">这方面的</font></span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">研究从1990s年代才开始。</span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><br></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#ff0000"><b>3)知乎网友Jichun Si</b></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。<span style="line-height: 1.5;">有很多软件，Stata, matlab, R, SAS是相对来说用的比较多</span><span style="line-height: 1.5;">的。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata<span style="line-height: 1.5;">是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太</span><span style="line-height: 1.5;">方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模</span><span style="line-height: 1.5;">型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。</span><span style="line-height: 1.5;">而且最大的优点是，简单！</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但<span style="line-height: 1.5;">是我一般不做这方面，也不是很有发言权。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">如果做理论计量，stata eviews是没有现成的包的，而且即<span style="line-height: 1.5;">便Stata可以编程，可编程能力也是很差的，而且不稳剑所</span><span style="line-height: 1.5;">以懂R和Matlab就非常顺手。当然也可以用Python，最近</span><span style="line-height: 1.5;">Sargent就写了本用Python做计量的书。还有一个Julia，是</span><span style="line-height: 1.5;">这三种语言的混合，但是速度快很多，缺点是太过于小众。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#a0522d">如果对速度要求高，特别是金融计量很多对速度有要求的，</font><span style="line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">可以考虑C、Fortran等语言。C和Fortran肯定是最快的。</font><font color="#000000">还</font></span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">有一个叫做OX的，速度快，但是也很小众。但是这些语言的</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">缺点是学习难度比较高，开发时间比较慢。Julia据说速度堪</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">比C，而且语法特别像Matlab、Python（意味着容易学习），</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">但是处于刚起步阶段，用的人太少了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">如果是金融计量领域，强烈建议学会SAS。SAS是最权威，速<span style="line-height: 1.5;">度也很快，当然最大的问题是昂贵，而且可编程能力不是多</span><span style="line-height: 1.5;">么好。但是金融里面数据量都非常非常非常大，一般的软件</span><span style="line-height: 1.5;">都瘫的时候，SAS就派上用场了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">像我自己，做应用的时候都是用stata整理数据，能用stata<span style="line-height: 1.5;">的坚决不用其他软件。但是因为有的时候做一些理论计量的</span><span style="line-height: 1.5;">工作，所以matlab也是必不可少的。我也在学习Julia，因为</span><span style="line-height: 1.5;">matlab的速度实在太慢。Python我一般不用来做科学计算，</span><span style="line-height: 1.5;">用的人不多，而且速度慢，一般是用来抓数据的。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font color="#a0522d"><font face="微软雅黑" size="3">最后还是补充一点吧，为什么我推荐matlab而不是其他的软<span style="line-height: 1.5;">件，也是有道理的。很多模型，比如空间计量模型（spatial&nbsp;</span><span style="line-height: 1.5;">econometrics）、贝叶斯估计、以及宏观计量里面的DSGE&nbsp;</span><span style="line-height: 1.5;">model、SVAR等模型，在stata、Eviews里面都是没有什么现</span></font><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">成的东西可以用的，但是matlab提供了丰富的包，比如</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">Dynare就是基于Matlab的，还有LeSage的空间计量软件包等</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">等，也是基于matlab的。所以几乎你想用的模型matlab里面</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">都能找到codes然后直接用。就算没有，你自己在matlab里面</span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">写，也不是什么难事。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#000000">最后想起一句话来，关于这些软件的选择（stata除外，因为</font><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">stata在应用计量领域的地位是几乎不可替代的）可以用两句</span><span style="line-height: 1.5;"><font color="#000000">话来概括：</font><font color="#a0522d">如果你自己的时间比计算机的时间宝贵的话，学</font></span><span style="line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">习matlab、R、甚至Python、Julia是最合适的，如果计算机</font></span><span style="line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">的时间比你的时间宝贵的话，学习C、Fortran是必须的。</font><font color="#000000">当</font></span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">然除非你的工作非常特殊（比如一些大型的结构模型的估计</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">），一般来说，还是自己的时间更宝贵一点。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">综上，做应用和做理论是不可能用一种软件解决的，建议根<span style="line-height: 1.5;">据自己的方向进行挑眩我觉着stata、matlab是比较推荐的</span><span style="line-height: 1.5;">，一个方便，一个灵活，都很强大，而且学习难度都不大，</span><span style="line-height: 1.5;">用的人都很多，交流起来相当方便。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#ff0000"><b>4）网友张真实</b></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">数据，简单的用excel，直观，方便。复杂一些的…excel最<span style="line-height: 1.5;">多可以有6万多行，你确定你需要从那么大量的数据开始“学</span><span style="line-height: 1.5;">经济学么？</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">复杂的用<span style="line-height: 1.5;">R，各种模型，算法，实现，基本上R都有对应的软</span><span style="line-height: 1.5;">件包了，下载下来直接用即可，多读文档多练多用，半年左</span><span style="line-height: 1.5;">右就可以抛开excel直接用R作实战了。我博士论文全部回归</span><span style="line-height: 1.5;">和输出都是用R的，现在写的论文也都用它。</span><span style="line-height: 1.5;">替代品是Stata。也很好，但如果你和我一样是从0开始，那</span><span style="line-height: 1.5;">么强烈建议选R。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">R的一个不足是没法作符号运算，这个免费的解决方案有<span style="line-height: 1.5;">python搭配scipy numpy等几个包，不过建议你用</span><span style="line-height: 1.5;">mathematica，它的符号计算功能最强大，输出格式也最好。</span><span style="line-height: 1.5;">你可以找个jacobian矩阵搞一下符号计算，比较一下结果就</span><span style="line-height: 1.5;">知道了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">Python这东西，熟悉了R之后，发现有功能是R实现不了的，</font></span><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">到时候有实际需求了，再学也不迟。</font><font color="#000000">不是立刻就需要的。</font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><font color="#000000">此外，</font><font color="#a0522d">所有经济学研究(我是指empirics类型的，具体意思你<span style="line-height: 1.5;">懂的)，都要会用latex，可以把它看做是一门编程语言。在</span></font><span style="line-height: 1.5;"><font color="#a0522d">word里排数学公式，用不了多久你就会疯掉。</font><font color="#000000">R中可以用</font></span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">ggplot2来绘图，输出到tex中。普通数据表用xtable包输出</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;">到tex，回归结果用stargazer输出到tex，都很方便。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#ff0000"><b>5）网友bayes</b></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">首先要说的是R，绝对是目前国外学术界的主流，统计系基本<span style="line-height: 1.5;">除R以外没有其他了，计量作为和统计相关的方向，R也在逐</span><span style="line-height: 1.5;">渐渗透。所以推荐学习。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">顺便说一句，R的学习曲线是比较陡峭的，所以我不太建议零<span style="line-height: 1.5;">基础的人从R开始，否则挫折感会比较强烈。而python会略好</span><span style="line-height: 1.5;">，所以我建议从python开始。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">python并非是专用于统计或者计量的软件，而是一种非常流<span style="line-height: 1.5;">行的通用编程语言。经过多年发展，库也非常齐备。我试用</span><span style="line-height: 1.5;">过numpy，scipy和pandas等库，与其他通用编程语言相比，</span><span style="line-height: 1.5;">算是相当好用，不过个人感觉还是比不上R，比如画图，</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">ggplot2真心是神一般的存在，python的库还是略逊一筹。<span style="line-height: 1.5;">但是，除了数据处理之外，python可以干</span><span style="line-height: 1.5;">的事情太多了，也太牛了。我们主要要用到的，比如网页采</span><span style="line-height: 1.5;">集数据，需要正则表达式，解析网页等等。这些方面python</span><span style="line-height: 1.5;">就比R有优势多了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">当然，从趋势来看，未来似乎python比R更优。R是一群统计<span style="line-height: 1.5;">学家在编程序，python是一群计算机专家在争取搞数据处理</span><span style="line-height: 1.5;">。似乎python的基础更扎实。个人观点，仅供参考。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="line-height: 1.5;">stata我认为是除了R以外最好的计量软件了，我两者均用过</span><span style="line-height: 1.5;">数年数个项目，但是依然感觉R更好用，整理和处理数据更方</span><span style="line-height: 1.5;">便。所以即使在楼上诸位所提到的微观计量领域，我依然更</span><span style="line-height: 1.5;">喜欢R。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">除此以外spss，或者eviews等，感觉管理类学生用的更多，<span style="line-height: 1.5;">功能比较受限，不太推荐。这里不赘述。</span><span style="line-height: 1.5;">上述的几个软件，还有个问题，在于都是收费的，考虑到未</span><span style="line-height: 1.5;">来知识产权的保护，还是用免费的略靠谱。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">R的主要缺点有两个：</font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">1，面对大数据乏力。这方面sas确实有优势，但是不得不说<span style="line-height: 1.5;">，sas的语法太反人类了，完全接受不能。面对这个问题，我</span><span style="line-height: 1.5;">要说的是，你得看问题有多大。以我的经验，经济里面的数</span><span style="line-height: 1.5;">据量似乎还不足以超过R的处理上限很多。可能金融的高频数</span><span style="line-height: 1.5;">据会比较大，我个人没啥经验，如果遇到再补充。我尝试过</span><span style="line-height: 1.5;">10g的数据，最简单的办法，不是学sas，而是买16g的内存。</span><span style="line-height: 1.5;">：）以现在的内存价格，我觉得32g以下的问题不大。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">2，性能不足。这方面python也有同样的问题，最好的解决方<span style="line-height: 1.5;">案是混合c/c++，不过这个就是无底洞了，耗时极多，都不见</span><span style="line-height: 1.5;">得能学好。建议的方法，还是买硬件，这个最简单。：）当</span><span style="line-height: 1.5;">然用并行包等，也是解决方法之一，我尝试过几次用机房的</span><span style="line-height: 1.5;">多台机器做集群，不是太成功。求高人指点。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">上面诸位还提到过几个软件，我也略微说一下自己知道的一<span style="line-height: 1.5;">些软件的看法：</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">matlab：好东西，关键还是性能问题，同样可以靠c/c++来解<span style="line-height: 1.5;">决。但是我不喜欢比较大的软件，为了求个均值方差，等它</span><span style="line-height: 1.5;">启动就占了5分钟。。。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">julia：好东西X2，目前关注中，可能还比较年轻，导致配套<span style="line-height: 1.5;">的库略少，不过看好未来发展，主要是吸取了matlab，</span><span style="line-height: 1.5;">python和c/c++的有点，写的快，运算的也快，未来看涨，紧</span><span style="line-height: 1.5;">密关注。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">最后提一下函数式编程，是个好东西，但是不看好纯粹函数<span style="line-height: 1.5;">式编程的未来。它体现了一种颇先进的编程思想，但是在实</span><span style="line-height: 1.5;">际工作中，往往性能方面的问题较大。要解决这个问题，还</span><span style="line-height: 1.5;">是的混合函数式编程和其他方式，但这就是python，R等软件</span><span style="line-height: 1.5;">已经实现的方式，似乎又没有必要专门去学其他的函数式编</span><span style="line-height: 1.5;">程了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d"><span style="line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><b style="color: rgb(255, 0, 0); font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">6）上海财经大学博士 荣健欣</b></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Stata微观计量中应用极多，主要是直接输命令回归，需要编<span style="line-height: 1.5;">程的地方不多。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;"><br></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="font-family: 微软雅黑; font-size: medium; line-height: 1.5;">至于编程，推荐R、Python.</span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">R是非常好的统计分析软件，在计量经济学中的应用可以见<span style="line-height: 1.5;">Econometrics in R, Applied Econometrics with R&nbsp;</span><span style="line-height: 1.5;">Time Series Analysis with Applications in R</span><span style="line-height: 1.5;">这几本书</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Python用来抓数据很好，并且有数学计算包SciPy可以部分替<span style="line-height: 1.5;">代Matlab之类科学计算的功能。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#ff0000"><b>7）知乎网友justin</b></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">本科经济统计学，由于学校奇葩的课程设置，我们分别使用<span style="line-height: 1.5;">过：</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">EViews：计量经济学，时序和多元统计。</font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Stata：计量经济学。</font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">SPSS：专门开的一门课，这个巨汗，权当复习了一遍统计学<span style="line-height: 1.5;">。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Excel：大一的统计入门课使用的，这个也巨坑，就是简单的<span style="line-height: 1.5;">函数使用，一点没有涉及VBA。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Matlab：这个没有专门的课，是上完了C语言程序设计以后副<span style="line-height: 1.5;">产品，后来接触了R和Mathematica就基本抛弃了它。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">R/S-Plus：在回归分析的时候使用了S-Plus，不过那时候我<span style="line-height: 1.5;">已经使用R语言很久了，而且S-Plus基本兼容，所以没有使用</span><span style="line-height: 1.5;">过S-Plus。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">Minitab：质量控制课程上用的，基本的统计加上一些实验设<span style="line-height: 1.5;">计。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">SAS：这个在实验室中自学过几次，直接被其奇葩的语法雷到<span style="line-height: 1.5;">了，据说我们学校的研究生有专门的SAS课程（类似于本科的</span><span style="line-height: 1.5;">SPSS课程），呵呵了～</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="line-height: 1.5;"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></span></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">我们系的妹（xue）纸（ba）就曾经抱怨说使用的软件太多了<span style="line-height: 1.5;">，完全被逼疯的感觉，还给我们亲爱的系主任提过意见。作</span><span style="line-height: 1.5;">为学渣也就这个问题问过系主任，她的意思是不同的软件在</span><span style="line-height: 1.5;">处理不同的数据时候是各有所长的，而且你们课程还是蛮轻</span><span style="line-height: 1.5;">松的，就多学点吧，另外不同的老师有不同的软件使用爱好</span><span style="line-height: 1.5;">，上课使用不同的软件是必然的。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247);"><font face="微软雅黑" size="3" color="#a0522d">学习经济学的同学，Excel和SPSS，EViews（或者Stata)就蛮<span style="line-height: 1.5;">好的了，Stata和EViews都可以写一些程序的，SPSS的界面化</span><span style="line-height: 1.5;">操作也是很友好的。本人使用的R，在上各种课中也都会在学</span><span style="line-height: 1.5;">了那些软件后再使用R来实现（其实绝大多数时候R都已经有</span><span style="line-height: 1.5;">现成的包了，我也大多是直接使用），R还是很不错的，推荐</span><span style="line-height: 1.5;">。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><br></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3">很多前辈也提出了，经济学学生学习编程适可而止就好了，<span style="line-height: 1.5;">要不然就是一条不归路啊，面临着彻底转行的危险，本人就</span><span style="line-height: 1.5;">是一枚反面例子（泪～。所以什么Python啊，C++啊，Julia</span><span style="line-height: 1.5;">啊就不要接触了。</span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><font face="微软雅黑" size="3"><span style="line-height: 1.5;"><br></span></font></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><hr class="l"></div><div><table cellspacing="0" cellpadding="0" style="table-layout: fixed; width: 777px; color: rgb(51, 51, 51); font-size: 12px; line-height: 18px;"><tbody><tr><td class="t_f" id="postmessage_24138737"><font size="3" style="font-size: 14px;"><b><font color="#000000" style="background-color: yellow;"><font>【小编后记】</font><font><font>：</font></font></font><br><br></b></font><ul style="font-size: 14px; margin-left: 14px;"><li style="list-style-position: initial; list-style-image: initial;"><b><font color="#000000"><font size="3">感谢各位坛友对本文提供的支持。无所不问，有问共答。</font></font></b></li><li style="list-style-position: initial; list-style-image: initial;"><b><font color="#000000"><font size="3">各位亲，积累了什么经管学习、生活疑难问题？想知道更多答案？来</font></font><font size="3"><a href="https://bbs.pinggu.org/forum-139-1.html" target="_blank"><font color="#ff8c00">爱问</font></a></font><font color="#000000"><font size="3">踩踩吧l</font></font></b></li><li style="list-style-position: initial; list-style-image: initial;"><b><font size="5"><font color="#ff0000"><i>让‘爱问’成为您分享知识、创造美好生活的有力工具！</i></font></font><br></b></li></ul><font color="#ff0000" size="5"><b><i><br></i></b></font><hr class="l" style="font-size: 14px;"><hr class="l" style="font-size: 14px; clear: both;"><b style="font-size: 14px;"><font size="3"><font color="#333333"><font color="#ff8c00"><font face="微软雅黑">注：帮助人大经济论坛推广，复制贴子内容（带人大经济论坛网址）并发到其他论坛和网站；或点击贴子标题后的</font><font face="微软雅黑">“推广有奖</font><font face="微软雅黑">”</font><font face="微软雅黑">，把本贴推荐到QQ群或自己的微博（最好@人大经济论坛），然后跟贴贴出链接或截图，证明已作推广的，将获得如下论坛币的奖励！</font></font><font color="#ff00"><font face="微软雅黑"><br></font></font><font color="#808000"><font face="仿宋">活动奖励方式（同一个群或微博分享算一次，所有截图均需显示分享人数，否则默认低档奖励）：<br>1.凡分享的QQ群，人数在100人以下的，视情况奖励10-30论坛币；100-300人的，奖励20-40论坛币（每群限奖励一次）；300人以上的奖励30-100论坛币。<br>2.凡分享到微博，您的粉丝在100人以下的，视情况奖励10-40论坛币；100-300人的，奖励50论坛币（每群限奖励一次）；300人以上的奖励60-100论坛币。<br>3.凡分享到其他网站（包括校内网等），帖子保留一天以上的，奖励100论坛币。<br></font></font><font face="微软雅黑"><font color="#ff00">更多精彩内容请安装人大经济论坛手机客户端：</font></font><font color="#ff00"><a href="http://www.peixun.net/misc/app.html" target="_blank">http://www.peixun.net/misc/app.html</a></font></font></font>&nbsp;</b></td></tr><tr></tr></tbody></table><br></div><div style="background-color: rgb(255, 252, 247); color: rgb(0, 0, 0);"><br></div></font></div></div>