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何勤英教授(统计咨询)在线访谈问答汇总

何勤英教授(统计咨询)在线访谈问答汇总

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何勤英,西南财经大学经济与管理研究院教授。http://riem.swufe.edu.cn/riem/uploadfile/201204/9/1528500037.jpg工作经历2007,7------至今西南财经大学经济与管理研究院副教授、博士生导师2002,9――2007,6美国俄 ...
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何勤英,西南财经大学经济与管理研究院教授。
http://riem.swufe.edu.cn/riem/uploadfile/201204/9/1528500037.jpg
工作经历
2007,7------至今 西南财经大学经济与管理研究院副教授、博士生导师
2002,9――2007,6 美国俄亥俄州立大学统计系助教
2004,9――2004,12 美国俄亥俄州大学统计咨询中心咨询师
教学经历
西南财大高级计量经济学I (博士课程: 2007秋季、2009秋季)
高级计量经济学II (博士课程: 2009春季)
计量经济学(本科课程: 2009春季、2009秋季)
统计咨询(硕士课程: 2008春季)
美国俄亥俄州立大学统计学导论(本科课程: 2006-2007)
商务统计(本科课程: 2003)
问答汇总:
1,坛友swordfly926:必须要支持,问两个问题:1、国内很难找到好的数据,应该如何做到更好?2、计量经济学的简单流程包括模型设定和检验等请老师用一句话帮我们总结一下,总是不太清楚。谢谢
A:1、这取决于您需要找哪个领域的数据。微观数据方面,国内的CHIP,CHNS,CGSS等都是很好的微观数据集,有大量的文献是基于以上微观数据集进行研究的。对于金融市场的数据,一般图书馆都可购买到csmar、锐思、wind等;有些证券公司也会购买bloomberg的数据。也可以通过上市公司财务报表自行收集整理,这也是获得好数据的重要方法。对于宏观数据,除了国家统计局外,世界银行等机构也会公布各国宏观数据。除此之外,通过问卷的方式以及实验的方式都能获得你想要的数据。
2、 计量经济学有它的研究范式,但不存在简单固定的流程,我无法用一句话总结。如果你需要做一个实证研究,一般会经历选题、文献综述、数据收集、描述统计分析、模型设定、模型检验、结果经济含义检验等几个步骤。你可以参考已发表的相关论文。
2,坛友hbhjhf:请教何老师
您如何成功实现由世界经济等经济类专业转向统计学专业?
一般而言,感觉反方向转向似乎更多一些
A:我不认为我实现了从经济到统计的成功转换,所以现在想尝试做两个学科的交叉研究。个人理解本科教育的熏陶和启蒙非常重要。由于我缺乏数理统计本科教育,对统计学知识的理解远不如本、硕、博都学数理统计的同学们。当然个人后期的努力也很重要。你说的对,反方向的更多些。计量经济学中的很多著名学者最初都是学数学或者物理的,之后转学经济或者金融硕、博。
3,坛友蚂蚁有问题:何老师,您好!我是做组织行为研究中,因为调查问卷调研经常遇到同源方差问题,也经常遇到调研的数据受外部环境的影响。我已经尽量避免这类问题的出现,但是我想问一下:比如我的研究可能要收集200份以上的问卷,但通常我收集不到那么多,我不知道怎么做才可以获取并更为准确地推断研究结果。问题2:我做研究中,通常会用到结构方程,有研究者认为200份样本数据是最能准确预测研究结果的。我确实也遇到过收集200份数据和400份数据得到几乎完全相同的结果。我想问一下何老师,对这一问题的认识。
A:做问卷调查的时候样本容量可以根据公式计算的,但是现实中总是很难搜集到那么多样本,很费人力和物力。为了获得更为准确的结果,你应该更多关注抽样设计和抽样方法。你说的200份和400份数据的分析结果相近,这个是很正常的。你可以看一些关于抽样和问卷调查设计的书, 比如https://bbs.pinggu.org/thread-324973-1-1.html。希望这些信息能帮到你!
4,坛友52beyond12:老师 您好,我是数学与应用数学专业的本科生。我想请问一下支持向量机(SVM)在金融经济领域主要有哪些应用? 其他智能算法呢?比如蚁群算法,粒子群算法等等
A:在经济和金融学科的研究中,需要进行分类和预测的地方可谓不少。已有研究将SVM方法应用在金融时间序列预测、公司破产预测、消费者贷款审批和信用卡违约等问题中,但是整体来说SVM和最小二乘SVM(Least Square SVM, LS-SVM)在经济金融中的应用研究,主要还是简单直接的用软件(比如LIBSVM软件)套用经济金融数据,同时与BP神经网络方法进行对比,或者是从计算机信息工程角度分析问题。你感兴趣,可以读一下下面的文献。对于其他的算法,我就不熟悉了。
[1] Kim, K. J. (2003). Financial time series forecasting using support vector machines. Neurocomputing, 55(1/2), 307–319.
[2] Tay, F. E. H., and Cao, L. (2001). Application of support vector machines in financial time series forecasting. Omega, 29, 309–317.
[3] Chen, S., Härdle, W. K. and Rouslan A. M. (2011). Modeling Default Risk with Support Vector Machines, Quantitative Finance, Volume 11, Issue 1, pp. 135-154.
[4] 夏国恩、金炜东. 基于支持向量机的客户流失预测模型[J]. 系统工程理论与实践, 2008年第1期。
5,坛友allain:我想问几个问题,其实现代计量经济学的回归方法都有很多假设,包括最基本的总体回归方程都是一种假设,因为我们根本无从知晓有关总体的任何信息,那么如此多的假设条件是否会导致计量模型偏离实际太远呢?另外,请何老师推荐几篇经典的计量论文,可以帮助我们在课后的时间自己阅读,这样儿也有助于我们的学习
A:经典的计量经济学教材后面的参考文献中有很多计量论文。我教课选用的是伍德里奇写的两本教材,我觉得很好,你可以课后有时间阅读。
实际不可能满足所有模型的所有假设,但是理论模型还是越来越接近现实,这就是研究者在不断努力做的工作。
6,坛友txbsl:何老师,您好!您发表了多篇SCI文章,很是羡慕,可以跟我们分享一下您发表SCI文章的经验和体会吗?谢谢!您辛苦了!
A:由于国内的统计学杂志不多,但是国际上英文的杂志(大部分是sci的杂志)很多; 加上英文的sci统计类杂志审稿程序比较规范,周期也不长,所以越来越多的统计专业的学者都更倾向于发表英文的文章。统计类的文章大部分都是公式,语言也是很简单的句子,对于非英语母语的人来说语言也不是个问题。所以我鼓励大家都尝试写英文的文章,最初写英文文章的时候,可以模仿你拟投稿目标杂志上的文章的语言和风格。
7,坛友笨阿虫:老师您好,我是卫生统计专业的,学习统计两年来,我感觉统计就是一个无底洞,要学习的方法很多,软件很多。甚至要跨学科学习相关知识,比如计算机等。作为统计的一支应用类学科,是否有必要花较多的时间去“赶”统计知识?(虽然很想多了解些模型,算法,但是有时候很没有方向)还是就某学科应用角度去深究一些统计方法呢?还有我们这专业似乎都热衷学习统计软件,但是不怎么重视统计理论,实际应用当中,软件真的比理论还重要吗?
A:下面是我自己的个人观点,一方面需要有扎实的概率与数理统计基础知识,这就是指必须上一些统计的基础课,基本就是学校指定的必修课。另外一方面你需要找到一个应用的角度,也就是你论文的选题或者工作的就业意向,再根据这个领域所需要的知识和技能去学习。你上面说的两个都很重要,都要做到,要把握好度和平衡。另外,基本统计理论还是需要清楚的,你可以不知道理论是如何推导得到的,但是你必须知道某个理论的存在和结论。具备使用统计软件、实际分析和处理数据的能力在从事实证研究和工作中是非常重要的。
8,坛友清晨朝雨:老师您好:
我想请问一下作为数量经济学专业的学生,如何正确的平衡经济理论与数理统计理论的关系?如何正确的处理好理论模型和实际数值模拟两者之间的关系?希望您能够结合您的自身经历谈一谈这两个问题。
A:作为一名计量经济学家或者学者,首先应该是一名经济学家或者学者,有扎实的经济理论基础,熟悉经济学重要的问题,其次是有扎实的概率与数理统计基础知识。如果想学习计量经济学理论,这方面的要求比较高,一般需要到数学系或统计系修读一些高级课程;如果想学习应用计量经济学(实证研究),则需要熟悉一两种统计软件的应用及数据处理。
说到如何平衡经济理论和数理统计理论,就要看个人兴趣和发展规划,没有统一的模式。我接触过一些数量经济学硕士的招生工作,感觉很多院校更看重学生的数理知识,而对经济学知识和理论的要求远不如数理知识。
现在,经常采用数值模拟对理论模型进行检验。我个人认为这个方法比用实际数据分析要容易,省去了收集数据的困难,同时数值模拟方法更容易满足理论模型中设定的假设。我的研究中大多都会用数值模拟的方法。
9,坛友改革同步:何教授您好:
我是学经济学的。有两个问题一直存在疑问:,在研究中对自变量进行相关性检验是不是必须的?因为看到国外的论文是必须进行检验,而国内则可有可无。应该借鉴哪个?第二,进行变量的统计描述时,如果很多变量的方差大于均值,会对计量造成什么影响?应该如何纠正?因为在学习外文文献时发现国外学者在进行变量描述统计分析时,对均值与方差的关系进行了说明,但对回归结果究竟有何影响呢?
期待您的回答!谢谢!
A:对自变量的相关性检验是指从大概来看是否存在多重共线性。我想国内的论文也做了这些分析,只是没有写出来而已,或者限于篇幅没有写。其实做一个实证研究,私下会做很多分析,只是作者没有将过程一一报告给读者而已。你可以借鉴国外的,如果投稿中文文章,编辑或者匿名评审觉得你的篇幅过长,会建议你压缩的。
我平常没有太注意你说的这个问题,每个自变量的样本方差比较大,这是个好事情。你去看ols回归的假设和系数估计量方差的计算公式。标准差和均值的比例或者差距不是太大,应该不会有问题,大部分文献有做说明,估计也只是说明一下数据中是否有明显的奇异值(Outlier)。有些奇异值的存在会对计量分析的结果造成影响。
10,坛友yuwenchao:何老师:
您好!看到您发表了许多不错的英文文章,您觉得在文章写作时,应该重视的写作技巧有哪些?对于一个刚开始写(中文)文章的人来说,应该特别注意的方面有哪些?
谢谢!
A:我个人觉得,具体文章写作首先要注意摘要的写法,摘要写好了才能够吸引审稿人继续读你的文章;其次,要写好文章的引言部分,要告诉别人已有的文献做了什么,文章的贡献是什么;另外,刚开始写论文时,要多看别人好的文章,向好的文章学习,看别人是怎么提出问题,怎么解决问题,怎么组织文章各部分内容和结构。
11,坛友zhanchaoqun:何老师,您好!
在数据存在异常值的时候,我们应该采取什么样的标准去去除异常值呢?
感觉winsor的标准不一样,得出的结果就很不同。似乎操纵性很强。
另外,什么样的数据结构属于比较好的数据,比如标准差=均值,或者标准差<2*均值?(仅从sum来看的话)
A:有标准的方法识别异常值和处理方法,详细见下面两本书
1、 Introduction to Linear Regression Analysis (Douglas C. Montgomery著)的第6章。
2、Neter 和Kutner等人写的教材Applied Linear Regression Models, 4th ed. (ISBN 9780073014661)
winsor是采用随机的方法处理,每次的结果会不同,但是每次的结果应该不会有本质区别的。Winsor很多时候可以作为稳健性检验,比如说1%水平的winsor处理是比较常见的。
关于数据结构,我不清楚你说的那个标准。如果你的模型对变量有分布或则其他假设话,你可以对数据做描述统计(比如画直方图)看一下是否满足假设。
12,坛友liujianfang:您好,何教授,目前的统计方法在整个CPI的运用中存在什么问题,为什么 CPI 的公布出来的数据,和大家亲身感受有很大的差别,这是什么原因
CPI 的统计过程中主要存在什么问题
A:这个问题很多人讨论了,我不是这方面的专家,其他人有这样的看法:“CPI自身存在的问题(1) Substitution bias. The CPI ignores the fact that consumers substitute toward goods that have become relatively less expensive. (2) Introduction of new goods.Because the CPI uses a fixed basket of goods, it does not take into account the increased well-being of consumers created when new goods are introduced. (3)Unmeasured quality change. Not all quality changes can be measured.“
CPI只是一篮子的消费商品构成,公布的CPI 和亲身感受的差别大,我觉得一是和各个地区的消费水平有关,二是可能会受房价上涨影响,但房价不计入CPI。
13,坛友杨万弟:何教授您好:
我是学金融的,研究方向是计量经济学。平常看论文的时候,一些模型如果用不同的算法得到估计值差别不是很大,但是各种算法差别在哪里。我一直还没搞清?
A:我不清楚你说的算法具体是什么。但是结果差别不大,这是很正常的。说明这些方法都适合用来分析你这个数据和解决你的问题。对于同一问题的解决方法往往都不是的。各种算法他们各自可能最初提出的思路和角度不同,但是最后往往达到了殊途同归的效果。
14,坛友mhfhlh123:老师您好!
我是一名初学者,您对初学者有何建议呢?比如先看一些什么书,或是文章,还有就是软件的话需要使用什么比较好呢,是专注于一种软件,还是多学一些软件?
A:先看基础的书,就是学校必修课的那些教材。同时看一些比较好杂志的文章,即使看不懂,也要努力看看摘要,理解现在研究者在关注哪方面的研究。对于统计软件,我觉得只要专注一种,把它熟练掌握了,就足够研究中使用了。其实每个软件都很相近的,如果你已经熟练掌握了一种软件,在一些特定时候必须要再去学习其他的软件的时候,也会很容易上手和掌握。所以就现阶段来说,我建议你专注一种软件。关于软件的选择,要看具体的研究方向。如果你从事微观计量的实证研究,可以专注stata,如果你从事金融数据的分析,可以专注sas。另外matlab,r等都比较常用。
15,坛友nickstick:您好!
问题1:国内的学术水平与欧美还有一定的差距,针对国内的学生而言,如何缩小这种差距?尤其在计量经济学方面。
问题2:在经济与管理领域,好多的实证研究貌似没有严格按照计量经济学对实证的要求,例如OLS回归的基本假定前提等等,这种现象在管理学方面尤为突出,请问如何看待这种现象,有何建议?谢谢!
A:坛友nickstick:您好!
问题1:国内的学术水平与欧美还有一定的差距,针对国内的学生而言,如何缩小这种差距?尤其在计量经济学方面。
问题2:在经济与管理领域,好多的实证研究貌似没有严格按照计量经济学对实证的要求,例如OLS回归的基本假定前提等等,这种现象在管理学方面尤为突出,请问如何看待这种现象,有何建议?谢谢!
16,坛友naujkz:支持:1、如何找到合适的微观数据;对中国公布的宏观数据应该怎样看待?2、如何对待计量的理论和应用?3、国外模型在中国的适用性问题。谢谢
A:微观数据方面,国内的CHIP,CHNS,CGSS等都是很好的微观数据集,有大量的文献是基于以上微观数据集进行的研究。对于中国公布的宏观数据,在我们做研究中经常用到。
不清楚你提的第二个问题的意思。关于国外模型在中国的适用性,那同样也会有国外模型在国外的适用性。即使经济理论包括计量经济学理论本身完美无缺,仍然无法让经济学家作出预测。这是因为经济理论或者计量经济学理论所赖以成立的前提假设可能在实际经济系统中并不成立。中国经济有很多自己的特色,我们可以做探索性的研究,用中国的数据检验国外成型的经济理论是否在中国适用,也有研究在修改国外模型和理论使其更接近中国的现实。
17,坛友cglee:请教何老师:
1.从国外看,计量经济学目前应用最普遍、效果相对较好的领域是什么,比如宏观经济、股市、企业市场销售等?
2.在时间序列领域,各个计量软件实用性、预测效果对比怎样?
A:宏观经济、微观经济、金融中都用得很广泛,效果也较好。你说的企业市场销售是想说市场营销方面的研究吗?
计量软件其实没有太多区别的,预测效果不是软件的问题,而是模型的原因。模型相同,用任何一个软件分析都应该是一样的结果。
18,坛友280400481:何老师,您好。在处理微观数据时常常遇到样本选择的问题,请问有哪些统计方法能够检验样本选择问题?有哪些方法能够修正使用存在样本选择的数据集推断总体而造成的偏误?
A:样本选择的解决方法一般都用Heckman的那个方法。请参考伍德里奇《截面和面板数据的计量分析》的高级计量经济学教材的第17章和相关文章。
19,坛友biezhaoxia:尊敬的何老师:
久仰大名,特前来请教。我在目前的研究中受到了数据的限制,请教如下问题:
1)请问如何保证小样本数据实证结果的可靠性呢?哪些方法适合小样本数据?
2)在实证当中,样本量到底有多大,才不会受到样本数据的限制?
3)对于缺失数据,一般采用什么方法补救?
A:1)具体问题应该有具体的解决办法,比如作单位根检验,遇到小样本就用小样本下的DF检验。萧政教授在JAE杂志上有篇文章是针对小样本提出了方法。
2)实证中,对于不同的模型和研究会要求不同的样本容量,要看该模型的系数估计统计量的渐进分布的收敛速度,也就是我们常理解的样本至少达到多少,估计结果才能保证是一致、有效的估计,同时有个渐进分布可以用来做检验。一个很简单的检验研究中的样本容量是否够的方法:减少一些样本,做相同的分析,然后看结果是否发生很大变化。
3)对于缺失数据要看缺失的原因、类型和程度,然后相对应有不同的方法进行补救。对于具体的研究,可以参考以往的文献对于这类缺失数据的补救方法,常规的最简单的方法是使用平均值或其他年份或其他个体的数据替代这个缺失值。
19,坛友Will左:何教授您好:
在我们本科做模型的时候,经常会遇到这样的情况:有些的额时候,一些书上给的基本的模型,看起来好像是放之四海皆准的,但是一旦和实际生活中的真实环境联系起来,感觉就会不同程度上的出入,好像是可以用,但是有说不出在哪里有不合适的地方,遇到这种情况,我们该怎么办呢?
A:按照几个标准去判断:1、以往关于这个问题的研究是否也用的这个模型;2、模型的假设是否满足;3、模型的结果是否和经济理论相符。
20,坛友矛盾的慧根:何老师,您好!在学习金融计量的时候经常发现有时候模型很复杂但对结果的改进并没有太大作用,对于这一点您怎么看?
A:理解你说的模型变得更复杂了,但是结果改进却不大。研究者不断根据研究的需要探索和改进研究方法和模型,这些新的模型和方法不一定对于任何数据的分析和研究都有提高和帮助的。所以要根据自己的研究需要选择适合的模型。在ols回归分析中我们也会面临多放入一个解释变量进入模型中,然后模型复杂些,也许拟和优度提高但是会失去一个自由度,需要掌握这样的多方面的平衡。
21,坛友leroan:何老师,您好:
我是将于今年九月份入学的统计学研究生,距离开学还有四个月的时间。有两个问题:
问题一:如何利用好这段时间,为研究生的学习打好基础?看哪几本书籍,您有什么意见?
问题二:何老师硕士毕业后出国,您觉得国内的统计学与国外的区别?或者说,那些方面需要提高?
谢谢!
A:要根据你的自身情况、背景、研究规划,才清楚该如何为研究生的学习打好基础。关于书籍,不知道你是否看过statistical inference这本书?它在美国是个很受欢迎的教材。它在国内好像有中文翻译版本和原文影印本。另外利用这段时间,你也可以多读发表的论文,或者专心学会和更加熟练掌握某一种软件,或者加强英语阅读、口语和写作的能力。
我在国内,硕士不是学数理统计的,所以当时毕业后出国不知道国内的统计学与国外的区别。我现在感觉国内的数理统计与国外的接轨很紧密,教材和研究方法的使用上都和国外一样。
知识的学习过程,是要经过简单记忆,使用,理解的过程,这是个积累和成长的过程。就我个人来说,我也是在美国读了统计学博士才真正理解了概率统计学中学习的那些概念,比如随机变量,期望,方差,置信区间,释然估计。在本科阶段学习概率统计课程的时候虽然考试得了满分,也会做题,但是其实那时候并没有深刻理解。
22,坛友cqshallwe:何老师,您好!我正在关注一个储蓄与消费的课题,之前主要是通过消费者行为学做从消费者的角度来研究,主要是采用实验研究方法;想请问老师,能否通过二手数据搜集的方法借助宏观经济学和计量经济学工具来研究消费者行为问题,应该从哪些方面入手?搜集哪些方面的数据?
A:你说的二手数据,就是指利用宏观经济数据吗?应该也可以利用微观数据来做这方面研究的。看我们前面提到的几个微观数据库。
23,坛友四月的一米阳光:何老师,您好!我是中南财金政法大学的会计学研究生,上一学期学习过计量,这学期在学习stata软件,在实际操作中感觉数据的收集与处理这方面比较困难,而且在实际做实证的时候比较没有思路,希望老师讲一下做实证论文,数据收集与处理这方面的大致步骤···
A:如果你需要做一个实证研究,一般会经历选题、文献综述、数据收集、描述统计分析、模型设定、模型检验、结果经济含义检验等几个步骤。你可以参考已发表的相关论文。
具体的数据收集过程根据研究对象即选题不同而有很大区别。如果是要通过问卷得到数据,那么首先要问卷设计和样本容量确定,抽样方法等;如果利用已有的数据库,比如微观数据库,就要了解数据的问卷、抽样过程和变量等信息,然后选择自己需要的变量,整理好数据。
24,坛友liyangzhende:请问何老师,在进行格兰杰检验的时候,我们是不是一定要数据平稳?是不是可以数据时单阶同整且协整的时候也可以做?如果数据时单介同整的,但是不具有协整关系,是不是不能进行格兰杰检验呢?
A:数据可以不平稳,如果是不平稳,一是在协整条件下可以做,二是基于Toda和Yamamoto提出的MWALD因果检验方法。
25,请问您在博士阶段感觉最难的是什么?方法还是思想?
A:我在博士阶段做博士论文的时候,感觉思想和方法都很难。通过大量阅读可以让自己产生很多做研究的思想火花;通过和老师同学的讨论交流,也可以学习很多研究的方法和理清研究的思路。
26,何老师,您好!学习计量经济学的感触是很多模型学习时不知道有何用处,以致实际需要时不得要领,请问有什么建议可以系统的学习,并能够有效联系实际中运用呢?
A:洪永淼老师在论坛上交流时就说:初学计量经济学时常常会感到“只见树木,不见森林。”对计量经济学基础理论,应该有一个全面系统的了解和掌握。为此,初学时可以看数理工具较少的计 量经济学教科书。另一个困难是所学的计量经济学理论、方法与模型有什么用;能用于什么经济问题。因此,每当学习一种计量经济学理论、方法或者模型时,应该看到一些相关的实证例子,并加以借鉴。第三个困难是自己尚未进行实证分析之前,常常有畏难情绪,担心数据处理、统计软件使用等不好学,花很多时间。实际 上,“万事开头难”,一旦做下去,坚持下来,很多困难在一段时间以后,均会迎刃而解。“ 。
我想洪老师这段话很好的回答了你的问题。
27,何老师,您好!很高兴能在人大经济论坛上和您交流。我想问一个关于论文写作上的问题。我现在论文的写作方式主要是从别人的文章中寻找灵感,比如方法,然后再去思考自己可以做什么,而不是自己独立提出一个问题再去看别人做了什么,个人觉得这种方式有点本末倒置。何老师,我想问下,如何才能摆脱这种困境,提高自己的独立研究能力?谢谢!
A:你说的两种方法都可以体现独立研究的能力和独立思考的能力。从别人的已有研究和文章中寻找灵感,然后再去思考自己还可以做些什么,这是个很好的研究方法。我在读博士阶段的时候撰写博士论文的过程,主要就是这样去寻找idea的。
另外一种途径就是你说的自己独立提出一个问题,然后再去看别人做了什么,也是个很好的研究方法。如果你想培养你提出一个问题的能力,可以从多观察身边的经济现象和关注经济新闻来获得灵感。
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