《世界经济文汇》太恐怖

尽管有不少人在写文章，但无可否认，好文章还是很少的。

换一个投吧！！！

发个论文太容易了点吧

学金融的路过下瞻仰下

54# Anonymous
讲的不错，我很佩服

楼上的各位对应用微观研究过于苛求了。对于weak IV问题，在很早就被提出来了（我没记错的话是1995年），所以在应用中也提出了各种解决方法，到目前为止，有些方法也是相当成熟和稳健的。weak IV是常态，问题不在于该不该用而应该在于该如何用以及如何修正出现的问题。
至于说R square，这更是很难评判的问题，迄今学术界都未有定论。谁都知道时间序列R^2可以很大，而横截面数据估计的则通常小的多，那是因为时间序列不存在横截面那样严重的观察对象的异质性问题。时间序列观察对象是一个，而横截面数据观察对象往往是上千甚至几十万上千万都有可能（大型的census数据），每个人的行为总是有不同的决定因素，反映到模型中就是无法观察的误差项。
搞宏观的以及时间序列的经常对应用微观的估计嗤之以鼻，因为在他们看来R^2那么小，解释力太有限了。但是这能说明宏观数据不存在问题吗？宏观数据往往是汇总的数据，尤其是宏观经济的。汇总数据把大多数人的异质性都抹掉，得到的结果就是事实吗？
我认为一个研究是否合理的依据是：是否经得起各个方面的考验，而不等于计量经济检验。
PS：楼主这样做是在愚弄学术。发一堆没有目的的垃圾论文有什么用？0加上十万个0都是零！有时间还是整整有意义的事情吧。当然如果你为了评职称混饭吃，情有可原。

真是写稿子的达人

106# 三木
weak IV是常态，但如果研究者不提，或者夸大IV的作用就有一点不妥当了。对于新发现和使用的IV，要求苛刻也是情理之中的事。

苛刻的不是我们，而是审稿人和我们的导师。大家如果只为糊口，混日子还是做得到的。

如果我们的稿子送审，被枪毙常态，收到一堆意见甚至被骂rubbish也是有的。反过来，如果我们作为审稿人，收到论文发现问题，是不是应该严谨点呢？

要规避weak IV，我的看法是尽量少使用internal IV，当然，确实两难——不用不行，用了也有问题。

三木 发表于 2011-5-29 13:09
我认为一个研究是否合理的依据是：是否经得起各个方面的考验，而不等于计量经济检验。

同意。不过，实证文章用的是应用计量的方法，通过检验是第一步。通过了之中，才能谈其他方面的考验，比如结论是否合理和有指导意义。

退一步讲，一个很好的创意，一个很有新意的结果，当然是我们乐意见到的，但前提它要在技术上获得大多数审稿人的认同才有可能见刊，否则很难给更广泛地接受——也就谈不上受到各方面检验了。

106# 三木

我说的R^2值得是first stage里面产生的,它的大小说明了IV所含有的info, 如果R^2很小有两个问题: IV本身很weak,这个暂且不讨论,另外的问题是传统意义上的显著性检验在这种情况下是很不适用的, betahat/se(betahat) 根本就不服从渐进正态分布.  
搞宏观的为什么对微观的嗤之以鼻?? 我上面的回复貌似没有任何这方面的倾向吧, 另外宏观和微观计量方法上很多都不是一路的, 前者也没理由对后者鄙视阿??  所谓的鄙视 倒是在 学经济的 对 学会计的 (通常没有理论模型) 会有偏见, 反正我从来没见过宏观对微观的鄙视. 事实上,做宏观的是非常重视微观基础的(如DSGE,这个不用我多说吧.)
至于time series data 和panel 或者cross-sectional data, 这两者根本就无法比较的, 何来谁优谁劣的问题. 我也没见过谁拿着aggregate的数据做异质性研究阿. aggregate的time series 尽管不能研究异质性问题,但是它包含了aggregate的系统冲击,这些panel和cross (时间维度太少或没有)是无法在结构上identify的.
我说国内做实证计量的不好,只是针对 那些缺乏理论或者机械地套国外已有理论,闭着眼睛那中国数据run regression的人. 我审过很多这样的文章, 很多人做东西太浮躁了.