李武选教授（统计方案建模）在线访谈问答汇总

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李武选，长安大学经济与管理学院 统计系副教授。

研究方向
统计理论与方法研究；数据分析方案设计；统计建模技术及应用；数量经济分析。

教学课程：（近5年来，主讲本科生与研究生课程）
高年级本科生：计量经济学，经济数学模型，SPSS软件应用
硕士研究生（MBA、工程硕士、学术型、专业硕士）：数量经济学、应用统计学、经济分析软件、概率与数理统计。

问答汇总：
1，坛友my-liroger：请问老师：统计建模技术与计量建模技术哪个更实用呢？有什么区别吗？ 我是外行。
A:感谢！这个问题的回答应具体结合实际问题：如果研究的具体问题不存在诸如异方差、自相关、共线性以及联立方程组模型的识别和面板数据问题、时间序列的稳定性问题，不追求模型质量的好坏，那么二者区别不大。否则，计量经济模型就会更显出它的特点。
区别：统计建模技术，其假设是满足古典基本假定；主要是统计的基本检验及其预测与因素分析；
而计量建模技术，则主要是针对违背基本假定的问题展开的，主要是针对违背假设的识别、存在时原因分析、产生的不良后果；以及解决办法，更重要的是模型一定要以经济理论为指导，模型再好与实际问题相反时，宁可舍弃模型的研究结论，另一种解释则可能是产生新的经济理论或模型，这种问题一定要慎重处理！

2，坛友结实：请问老师：
1.统计分析结果不是特别明显，是否可以微调，微调的幅度有多大？
2.调查问卷统计分析前的信度效度分析必须要做吗，为什么？
3.说明同一结果的两个检验，一个明显，一个不明显，应如何处理，理由是什么？
谢谢老师！
A:感谢！
（1）这要是原始数据本身情况而定，如果存在极端数据，则可微调，如果数据都符合要求，那就属于样本选取问题。
（2）目前很多专项调查的数据属于个人独有，外人无法了解调查具体情况，众多期刊的文章很少给出这个问题的实际情况（原始数据除非审稿人能够获得并进行甄别）。我个人觉得信度分析很重要，这包括内在信度和外在信度，试想如果缺乏信度和效度的数据分析结果能达到解决问题的目的吗？
（3）这个问题我不十分明白，“同一结果的两个检验，一个明显，一个不明显，应如何处理，理由是什么？”是指哪两种检验，应该不会是同一检验？如果是两个软件给出不同的结果那仅仅是各自算法的差别（属于计算误差），我想其差别也不会很大，通篇用一个软件的结果即可！

3，坛友hbhjhf：请问李老师，现在国内很多学校都参加统计建模或者数学建模比赛
但感觉效果好像都不理想，经常滥用、误用模型，对问题本身缺乏切实体会和深入理解
你认为应该通过那方面工作，提高学生建模方面的实际动手能力
A:问题很好！对于问题的理解是建立模型的重要前提，研究问题的该学科理论基础非常重要，没有它，所有的数据分析和建模及研究结果将毫无意义。
通过实际例子讲解一个完整的建立模型的过程并结合实际进行应用！最后在就实际结果进行延伸和改进讨论

4，坛友huanghao028：请问老师下面2个问题：
1，从您的教学课程中看到您对统计分析软件很有经验，想请教您主流软件的优缺点；
2，对于一个待数据分析、数据挖掘的项目（如您发表论文中的第二项），处理流程怎么安排，该注意哪些问题？
谢谢！
A:1.统计主流软件：SAS（权威，但要编程）,SPSS（国际会议论文的结果，不必解释）,EVIEWS（计量经济分析）,R（编程）;STATA（小巧实用，但需要编程）等。
2.（1）对数据诊断；（2）描述性分析；（3）相关性分析（包括简单相关和偏相关分析即控制变量分析）及检验；（4）回归分析（原文用了聚类分析），之后是结果解释，再是是结论，最后结合实际问题作了延伸说明。

5，坛友hxhbj2007：计量模型可以来自数理模型，但更多的没有数理模型，是实证拟合。那么面对复杂的经济现象，数理模型出路在哪？是不是纯数理模型会衰落？
A:坛友hxhbj2007：计量模型可以来自数理模型，但更多的没有数理模型，是实证拟合。那么面对复杂的经济现象，数理模型出路在哪？是不是纯数理模型会衰落？

6，坛友xuewuhenqqqq：请问李老师，通常我们研究实际问题时会得到大量的指标数据，在已知大量的指标数据情况下，进行统计建模，我们首先要做的是什么？比如，如何对数据进行预处理；预处理阶段需要做那些工作？
还有就是对于缺失值怎么进行处理？
同时有几个备选模型的时候，我们该如何进行比较和选取最优模型？
谢谢老师！
A:在数据得到确认后（1）数据的基本描述（2）趋势分析（3）相关性分析及检验（前两项用来观察能否进行线性分析）（4）确认后进行回归分析及检验（5）整理分析结果（6）分析说明（7）在模型可用条件进行因素分析或者预测（8）结论。
模型选优的比较标准随研究目的而异：因素分析和预测还是纯粹为了建立完好的模型，这个很不一样的！

7，坛友xzgh546：李老师你好，我是数学系的研究生学生，大学以来一直想转向经济金融的学习，但是苦于不知道怎么把自己学到的数学理论用上去？特别是像实分析，偏微分方程还有拓扑学等等。
A:有了良好的数学基础，来进行应用研究，只要把相应非数学学科的基本概念和指标以及相应基础理论搞清楚，结合起来应当不很费事，社会科学与自然科学的区别在于：社会科学追求社会现象的普遍性，而自然科学则在于追求自然现象的完备性（反映为性），二者有很大差别，这种区别限制了各自科学的发展！二者的结合可能会克服各自的缺点！

8，坛友天逸书生：老师您好！看到了您的资料以及学术生涯背景，想请教您几个问题：
1、您在数量经济和技术经济方面有很深的积累，但是您曾经修习过红楼梦研究以及其他一些人文性质很强的论题和领域。本人亦是红学爱好者，现在主修金融工程，鄙人在这一点上和您高度相似，所以我想请教您是如何看待在冷静理性的数理金融框架中融合对文学和艺术的感性思考的？在您自己的整个体系中是如何处理两者的关系的？
2、对数据分析的学者和科研工作者来说，数据的准确性和客观性是课题和项目的重点问题。您在平时研究中是会自己进行调研取得更准确的数据，还是利用现有的统计数据结果？您如何看待现行环境下数据的严重失真问题？
谢谢老师您指导！
A:我个人当初修读红学仅是一种个人喜好，纯粹是个人修养上的需要，我认为作为大学生最基本的修养至少是应该了解中国文学史的四大名著（这些我都细读过，其中三国演义繁体字读本不下三遍），回想这些仍然感到是种骄傲，这在后期的研究方向中，主要是在文章撰写上明显有所体现。“在冷静理性的数理金融框架中融合对文学和艺术的感性思考”这个认识很好可以作为一个选题来做！
2、对数据分析的学者和科研工作者来说，数据的准确性和客观性是课题和项目的重点问题。您在平时研究中是会自己进行调研取得更准确的数据，还是利用现有的统计数据结果？您如何看待现行环境下数据的严重失真问题？
谢谢老师您指导！
答：一般是经过我们认可的数据，大多是经过符合调查规则修正的数据，其中也存在很多不规范的情况，比如说问卷重复填写的情况，调查对象是单一的（全为一个部门：ZF信息平台建设问题就出现过（全是自己部门填写的），或者全是学生填写的），由于调查对象本是包含这些对象的不同职业的人群，这种分析结果，显然存在自夸等问题。我个人在进行数据分析之前都会仔细诊断数据本身的真实性，调查对象的普遍性，信息填写的完整性！一般是经过小组讨论认可的数据才能进行分析处理！
目前数据的矛盾性问题很严重，多出自于不同的部门，口径不一或者是不负责任的上报，我正在准备一个关于基层调研数据的修正问题的文章，只是感觉还没有完善，尚未发出！

9，坛友wy619797598：请问李老师：
1、您认为运用系统建模方案在管理或者经济类学科中的作用大不大？
2、您认为管理或者经济类学科的研究生在建立自己毕业论文的模型之前，如何建立起系统建模的理论基础知识？
3、对于系统建模的建立，是不是对于数学知识以及统计学、运筹学等知识要求很高，需要有扎实的数学知识基础呀？
          谢谢李老师，您辛苦了！
A:问题中所说的系统建模我的理解为是否为组合预测之一种，很多问题单一模型并不能反映完整的意义，所以性统计建模将为建模的一个主要方向，实际上现在很多采用线性方程建模的方法已经反映出其严重的不足，问题本身可能就是线性的，那么线性模型的结果必然存在误差，如果误差过大的话肯定会产生误导，尤其对规划问题！

10，坛友杨万弟：李老师您好！我专业方向是计量经济学
1对数据用同一种软件，不同的算法去处理时候，结果有点不相同。这是算法不同导致的，但对结果的分析有多大影响？
2在数学建模时候，我在别人已经建立好的模型下添加变量，对模型会产生多大影响。
A:1.这个仅是算法引起的误差，一般情况下影响不大。
2在数学建模时候，我在别人已经建立好的模型下添加变量，对模型会产生多大影响。
答：如果原模型为饱和模型，我想新添加的变量将会影响不大（也就是说新变量的进入毫无必要），若为非饱和模型则可能会有所影响，影响主要是原有变量的剔除或者系数的大小极其显著性变化，若果只是系数的数值微小变化（显著性不变），应该是可以用的。

11，坛友文具盒：李老师好，我本科学的是信息与计算科学专业，研究生转了金融学，经过近一年的学习，发现自己的理论基础依旧很差，而本科专业给我的数学和计算机基础因此没觉得得到了想象中的优势。。请问，我该从哪方面努力呢？
A:相近学科的融合需要较长的时间，如果是短期内想要好的效果，你可以从本科阶段的自己认为基础知识比较扎实的课程的研究思路来关注金融学，寻找能利用已有知识体系对新学科做哪些问题，比如说金融学中的信息虚假辨识处理技术问题、金融工程的模型算法改进等。

12，坛友owendgh：请问建立金融类的模型后，延伸出来后的数据和现实的数据偏差很大，如何处理啊？
A:改进模型！

13，坛友chenhong0188：请问李老师：如何利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型，并揭示数据背后的因素，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出预测或判断。为何有时后的预测结果与实际不相符，我们又如何去避免这种差异呢？谢谢
A:问见前面同类问题或相近问题的回答；第二问预测结果与实际结果不符：可能是因为模型不准确，也可能是研究数据的后期拟合误差过大，处理建议：可采取分段处理！

14，李教授：你好，请问你对统计数据挖掘在金融领域的应用前景看法如何，谢谢！
A:前景应当是有的，主要在于除了近几年连续变量的数据间关系分析之外更可能朝对非定量变量的数据分析，比如是否具有政治独立性的懂事对股票收益率的的影响分析等！

15，坛友xzgh546：李老师你好，我是数学系的研究生学生，大学以来一直想转向经济金融的学习，但是苦于不知道怎么把自己学到的数学理论用上去？特别是像实分析，偏微分方程还有拓扑学等等。
A:实分析、偏微分、拓扑学这类高度抽象的数学课程应考虑用它们表述经济或金融理论，也就是走向数理经济方向。

16，坛友swordfly926：请问老师：
1、模型中出现多重共线性应该如何解决
2、DW统计量的值如果落在无法判定的区间应该如何处理
谢谢
A:这些问题一般教材上，建议人大出版的古扎拉蒂计量经济学（上、下）有中译本！都有比如说问题2可用h统计量判断等！

17，坛友shadoubudongq：老师，您好！我是应用统计专业的学生，想请教您关于统计建模的问题：
1、我们的课程里有计量经济学这门课，但我还是不太清楚统计建模与计量经济模型有什么样的关系？各自分别用在哪类数据的分析上？
2、我在分析数据时，更多的是考虑建立简单的多元统计模型和时间序列等的模型，请问您在拿到一组数据时是怎么入手开始分析并且建模的？
谢谢您！
A:计量经济模型除了包含了统计模型之外，它实际上是统计模型的扩展，存在异方差、自相关和共线性问题以及联立方程组模型、面板数据建模，时间序列的稳定性问题分析、格兰杰因果关系甄别及其确认只能应用计量经济模型！
步对数据进行观察分析和相应的检验，在考虑是否适应建立相应的模型。

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