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〖“万万”个论坛币〗不"黑"一下,怎知计量经济学"毁"多少

〖“万万”个论坛币〗不"黑"一下,怎知计量经济学"毁"多少

发布:我的素质低 | 分类:会计库

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(不“吐”不快,不“黑”不爱!)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 ...
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(不“吐”不快,不“黑”不爱!)




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!




【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




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




回答给币(等级):

灌水级(1-10币);

知乎级(5-70币);

大牛级(50-100币)




〈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
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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。


号外:欢迎“槽客”加我(QQ:407117636)一起吐槽计量啊~


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