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分享经济学中的实证: 西门高 2015-10-14 11:51; 实证主义经济学的最终目的在于研究理论和实际是否相符，并相应修复理论; 10 次阅读|0 个评论

分享经济学诺奖: 西门高 2015-10-13 07:49; 经济学的诺奖得主今年为Angus Deaton,主要关注消费、贫困及福利经济学研究，采用的方法是微观计量，反对过分使用工具变量，强调数据调研。; 10 次阅读|0 个评论

分享宏观经济学热点问题: accumulation 2015-10-12 09:13; 1.美国的TPP协议及其对中国的影响； 2.美联储9月份推迟加息； 3.中国人民币汇率的贬值； 4.中国金融市场的大牛市以及其后泡沫的破灭； 5.欧元区的汇率与经济问题； 6.中国今年的货币政策与中国版的“量化宽松”。; 个人分类: 宏观经济学|0 个评论

分享今天是2015年诺贝尔经济学奖颁奖的日子: 西门高 2015-10-12 08:37; 今天是诺贝尔经济学奖颁奖的日子，究竟花落谁家呢？; 34 次阅读|0 个评论

分享微观经济学教材的一个新篇章: 西门高 2015-10-12 08:20; 由Daron Acemoglu,David Laibson,John A. List合作的微观经济学入门书（Pearson,2015），从优化、均衡和经验出发，列举大量经济学案例，使得枯燥的经济学生动有趣，发人深省，值得一读。; 8 次阅读|0 个评论

分享经济学—金融学问题: accumulation 2015-10-11 20:54; 复试汉青容易问到的问题（英文部分） 1 、做英文自我介绍，主要是口语锻炼。，如何让自己不平庸，如何突出特点，说出过人之处，并且语言流利语音动听，都是需要之前好好准备的。 2 、为什么选择汉青？你对我们汉青有哪些了解？你怎么看待汉青？ 3 、为什么转专业到金融？你有什么优势？我们凭什么要录你？ 4 、为什么想做量化投资？量化投资是什么 5 、你的擅长 \ 特长是什么？ 6 、你的兴趣爱好呢？ 7 、你个人陈述中获得的奖项是什么。你在其中扮演的角色？此主要针对写入的奖项和个人经历而言，需要对自己的曾经的经历非常熟悉，尤其是自己的资料。复试汉青容易问到的问题（中文部分） 1 、 8 月份央行为何贬值人民币？顺便谈谈中国经济目前现状。重点关注时事和量化投资方面。 2 、本科第一学位成绩单上的课程学习收获和主要内容。经济学双学位的课。; 个人分类: 宏观经济学|0 个评论

分享对经济学教材的一点思考: 西门高 2015-10-11 09:54; 现有的经济学教材应该把一些隐含的假定讲清楚; 12 次阅读|0 个评论

分享经济学的原因和结果: 西门高 2015-10-6 09:49; 混杂因素如何剔除是理解因果关系的关键; 10 次阅读|0 个评论

分享实证经济学: 西门高 2015-10-3 09:36; 计量经济学滥用; 7 次阅读|0 个评论

分享简单的经济学: 西门高 2015-10-2 21:59; 最高深的经济学也可以最简单的方法解释; 9 次阅读|0 个评论

分享经济学的力量: 西门高 2015-10-1 14:04; 关于人类选择的行为分析; 12 次阅读|0 个评论

分享经济学中的因果关系: 西门高 2015-9-26 21:26; 经济学中很多变量实际上不能说是因果关系，最多就是函数关系; 8 次阅读|0 个评论

分享经济学的发展: 西门高 2015-9-11 21:59; 早期经济思想——古典经济学——新古典经济学——新古典综合——理性预期革命——新新古典经济学; 11 次阅读|0 个评论

分享熊秉元《走进经济学》: LloydGuo 2015-8-12 21:52; 易看不简单。参与者、系统、价值。布坎南。; 个人分类: 读书|6 次阅读|0 个评论

分享计量经济学(Econometrics)建模步骤图解: 廖志强 2015-8-10 13:48; 48 次阅读|0 个评论

分享 R语言书籍学习路线: czyy8654 2015-7-17 08:56; 现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。 1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。最后推荐，《R in a Nutshell》。对，“果壳里面的R”！当然，是开玩笑的，in a Nutshell是俚语，意思大致是“简单的说”。目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿！这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下！ 2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。这时候要读的书有两本很经典的。《Statistics with R》和《The R book》。之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。 3.绘图与可视化亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。首先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。该书对应的有一个网站，google之就可以了。更深入的可以读《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》。上面这些都是比较普通的。当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。还有数据挖掘方面的书：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，不过，也只是适宜入门，更多更全面的还是去ggobi的主页吧，上面有各种资料以及包的更新信息！特别推荐一下，中文版绘图书籍有谢益辉的《现代统计图形》。 4.计量经济学关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。 5.时间序列分析时间序列书籍的书籍分两类，一种是比较普适的书籍，典型的代表是：《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。这方面比较流行的书有两本《Analysis of financial time series》，这本书的最初是用的S-plus代码，不过新版已经以R代码为主了。这本书适合有时间序列分析基础和金融基础的人来看，因为书中关于时间序列分析的理论以及各种金融知识讲解的不是特别清楚，将极值理论计算VaR的部分就比较难看懂。另外一个比较有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》，这本书是金融时间序列入门的东西，讲的很基础，但是很难懂。对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。经济领域的时间序列有一种特殊的情况叫协整，很多人很关注这方面的理论，关心这个的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。最后，比较高级的一本书是关于小波分析的，看《Wavelet Methods in Statistics with R》。附加一点，关于时间序列聚类的书籍目前比较少见，是一个处女地，有志之士可以开垦之！ 6.金融金融的领域很广泛，如果是大金融的话，保险也要被纳入此间。用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。这方面比较经典的书籍有：《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。金融产品定价之类的常常要用到随机微分方程，有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》的书是关于这方面的内容的，有实例，内容还算详实!此外，是风险度量与管理类。比较经典的有《Simulation Techniques in Financial Risk Management》、《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》。投资组合分析类和期权定价类可以分别看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》。 7.数据挖掘这方面的书不多，只有《Data Mining with R:learing with case studies》。不过，R中数据挖掘方面的包已经足够多了，参考包中的帮助文档就足够了。 8.附注出于版权等事宜的考虑，我无法告知你说在“新浪爱问”等地方可以直接免费下载到上面提到的这些书，但是，我想你可以发挥自己的聪明才智去体悟！; 185 次阅读|0 个评论

分享金融学答疑文库: accumulation 2015-7-11 18:25; 1.金融学（理论版）版块问题解答； 2.金融工程（数量金融）与金融衍生品版块问题解答； 3.风险管理版块问题解答； 4.与金融学相关的宏观经济学、微观经济学、计量经济学版块上的问题解答； 5.有价值的金融学问题的搜集整理；; 个人分类: 金融工程|0 个评论

分享物理和市场: accumulation 2015-7-10 17:35; 　　二十世纪物理学基础理论的研究极大促进了应用工程技术的发展，使人类科学文明技术发展达到空前的发达与灿烂。理论物理学作为物理学基础之基础是驱动这一时代发展的动力。　　利用物理学知识，人们在整个二十世纪开启了电子时代、原子时代、核子时代，发明了激光技术、纳米技术、量子计算和量子通讯，等等。物理科学的基础理论还成为其他许多科学的基础，生命科学、医疗科技都在物理基础理论的引导下取得了很大的进步。　　我们现在要提出的是理论物理学对社会科学的渗入和影响，这一趋势在二十世纪已经萌发，进入二十一世纪的短短几年又有相当程度的发展。虽然现在预言它的实际效果确实言之尚早，然而可以肯定，我们不可以忽视、忽略这个领域的现状和未来。　　数学在社会科学的应用已为人们所熟知，尤其在经济学领域，数理经济、定量经济动力学等，已经在二十世纪下半叶发展成为现代经济学的一个重要领域。而把理论物理学对自然基本规律研究的成果和方法应用到金融和市场领域，建立金融市场的定量规律——理论物理学渗入到经济学金融学领域，则是近几年的事。　　理论物理与金融市场，看起来面对的是本质完全不同的研究对象，常人很难设想两者能够纳入共同相关的理论体系。但是如同研究大数目的个体事件体系的统计数学一样，社会经济活动也是大数目的个体事件构成的体系。在这一点上统计理论既可用于自然科学，也可应用到经济学、社会学等领域中去。同样地，理论物理量子场论研究的是无限大自由度体系，其利用可变的自由度体系进行粒子物理的产生和湮灭现象的研究，已经成为一种富有成效的处理方法。金融市场中各现象的活跃分子组成的也是一个数目不固定、可以产生和消灭的体系。理论物理学中人们研究系统的对称性不变性，在各种时空变换或内对称变换下的物理系统的行为。虽然金融市场中的个别事件行为常被不可捉摸的人的意念所驱使，但是总有某种对称因素不变的量去规范市场活动。与之类似，量子物理系统中也有完全不可确定、不可预测的起伏，而且物理学也有办法研究这种现象。因此，理论物理与金融这对尽管初看起来相异之极的两者也可以有共同的基点。而且，从简单的基本共性之处出发，展开模型构建演化方程等方面的相关研究，有可能成为一个言之成理、演化逻辑的一种学理。当然它是否合乎实际，是否管用，那就要看其实践的结果，如今草率断定为时尚早，毕竟这一发展方向，还只是在萌芽阶段。尽管如此，它已经取得了一些令人瞩目的成果。　　从理论物理的角度来看，当物理系统具有小数目自由度特征时，应用的理论是经典力学或量子力学，系统具有有限的大数目的自由度时，处理的理论是统计力学，系统具有连续性或无穷个自由度时，处理的理论是经典场论；当系统具有可变的无穷多的自由度时，处理的理论是量子场论。如果从社会经济活动角度来看，同样我们可以把社会活动的系统看成大数目、可变自由度的系统，这样就有可能移用统计力学和量子场论的方法。　　就当前的研究状况来看，理论物理向金融领域的进展已经有下述几个方面的探索：（1）布朗运动理论用于金融学；（2）统计力学方程应用于金融市场演化；（3）混沌理论用于金融市场；（4）规范场理论用于建立金融运作模型等。来源：经济物理学; 个人分类: 金融工程|0 个评论

分享金融学学习: accumulation 2015-7-9 13:32; 金融学入门第一步，先了解金融市场。推荐米什金大哥的Financial Markets and Institutions学懂了金融市场，再研究金融市场中的各种工具，债券股票，期权期货，外汇，swap 如果想用数学计算股票价格，那是不可能的，如果能计算，就不会有人赔钱了呀。只能用历史数据来建立模型，预测股票价格，如果想往这方面发展，可以学习计量经济学。推荐Introductory Econometrics for Finance 这是我现在的教材，里面有很多案例，是用统计方法来预测股价的。金融不代表股票，很多人认为金融就是股票，但其实股票在金融里面就是个小渣渣级别的工具而已。债券市场是最主要的市场，不过普通百姓除了买国债之外无法接触，所以不为人所了解。题主如果一心向股，那推荐这本书日本蜡烛图技术:古老东方投资术的现代指南蜡烛图也就是K线图，这本书是圣经一般的地位，说自己炒股的没看过这个不好意思跟别人打招呼。 =====看到这问题关注的人不少，我就来补充一下。其次建议你看一下《股票作手回忆录》写的是利弗莫尔的故事。我知道这种书很多人不屑，但是我觉得你从中可以看到一些股票交易的思维，人们的心理，一些不为人知的秘密。没必要膜拜这种人，但从这些人身上看到交易的智慧是最关键的。想学习炒股，不要学如何成功，要学习如何面对失败，我自己也曾经炒股，赚钱的时候你觉得自己是世界上最牛b的，感觉什么炒股教学都是垃圾，自己的那一套最厉害。可是失败的时候，往往人们就找外界原因，不能从自己身上看到缺点。炒股总体来说能5、5开就已经很不错，想赚钱，个人来说只能靠小赔大赚，想指望赔1次赢2次，那是基本没希望的。国内教材：中国人民大学出版社出版，黄达主编《金融学》国内译本：中国人民大学出版社，米什金《货币金融学》; 个人分类: 金融学|0 个评论

分享【论文写作】你不可不知的经济学论文的四大误区: accumulation 2015-7-6 02:50; 【论文君】 “学术界出现一种怪象：一边是四处寻觅期刊渴求发表的大量论文，一边则是渴求优质稿源刊载的大量期刊。作者抱怨发文章难，编辑抱怨找到好文章难。”如何做出一篇经济学论文？首先要明确创作论文的四大误区，做到重内容、重观点、重思想、重实践意义、重应用价值，跳出误区，将研究建立在现实生活中，才有可能出大作。较之上个世纪七八十年代，当下的经济学论文在形式、内容、技术含量等诸多方面都有了重大变化，学术水平有了整体提高。这一方面是缘于社会的大环境、经济发展水平，另一方面也是由于教育科技水平的全面提升。然而，经济科学研究和经济学论文的创作中也存在一些误区，值得关注。误区一：重表述形式，轻思想内容。不少论文充满公式、图表、各种模型和假说以及对模型的各种检验，但真正触及所研究主题的核心内容却少之又少。论文的形式光鲜，但思想贫瘠；对现象陈述描述的多，作深度分析的少；提出问题的多，解决问题的少；数据和文字多，有用出彩的少。论文止于形式，内容空泛，无价值，无意义。误区二：重学术性，轻应用性。不少论文过于强调所谓的学术价值，却轻视研究成果的实际应用价值。大量罗列文献，不作甄别梳理；堆砌各种理论，不论适宜与否；做遍各种检验，不管需要与否；设定众多假设，不论符合实际与否；还有些论文兜圈子、绕弯弯，不做深入的调查研究和严谨的逻辑思辨，仅凭一个或多个模型中变量的增减、等式的变换就轻率地做出结论。研究的理论方法无法落地应用；得出的观点离奇偏执；提出的政策建议或者脱离实际、无法操作，或者满是空话套话、不着边际。误区三：重研究过程，轻研究结论。有些作者为创作而创作，为论文而论文，忽视论文主题，信马由缰，洋洋洒洒，热衷于研究过程的描述，热衷于复杂的数学推导，热衷于数据、资料的处理、检验，而忽视对数据资料的深刻分析。更有甚者，研究过程与研究结论脱节，过程是过程，结论是结论，结论不是源于前文的数据分析，政策建议不是依据结论而出。误区四：重定量分析，轻定性思考。现时的经济学论文大多使用统计学、经济计量学的方法进行分析。有些作者将此视为一个通则，盲目追捧模型。不论需要与否，一律使用计量；无论假定条件满足与否，都要配上模型；无论数据齐全与否，都要使用方法。简单的问题被复杂化，容易的问题被困难化。有些论文，推崇西方经济学中的规范性研究，在没有任何实验数据和资料支撑的情况下，不作必要的定性分析，不作案例验证，仅凭纯数理的推导证明就轻松地给出结论，缺乏可信度，缺少诚信力。所以认为这些现象是误区，是因为有些作者认为这些现象是合理的、正常的。这些作者以为，论文中有了理论、有了方法、有了国际国内的文献评述，论文的理论水平就高了；有了模型、有了检验、有了复杂的数学推理，论文的学术水平就高了；有了数据、有了定量分析，就是科学研究了，研究的结论就可靠了；研究了宏观的、全国的问题，选题的意义就重大了。所以存在这些误区，原因是现时期经济学研究的功利性趋使。一些学者的经济学研究，目标不是发现问题、思考问题、解决问题，不是为了学科的发展，不是为了公众的利益，而是个人功利使然。因此，在科学研究和学术论文的创作中，脱离火热的生活实践，脱离活生生的社会现实，避难趋易，寻捷径，图省事，从本本到本本，由数据到数据，囿于书斋，落于窠臼，想当然，拍脑袋。由此，学术界出现一种怪象：一边是四处寻觅期刊渴求发表的大量论文，一边则是渴求优质稿源刊载的大量期刊。作者抱怨发文章难，编辑抱怨找到好文章难。跳出经济学论文创作的误区，经济学家当走出书斋，走出工作室，投入到现实生活实践，观察、了解、思考现实，将研究建立在深入的调查研究上。唯有如此，才可能出大作、力作，出精品、经典。重内容、重观点、重思想、重实践意义、重应用价值，是经济学研究当遵守的根本准则，也是经济学论文创作的根本出发点。; 个人分类: 金融工程|0 个评论

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