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赵西亮，厦门大学经济学院经济系副教授。
主要研究与教学领域
应用计量经济学、劳动经济学、金融计量经济学
工作经历
2008.8－ 厦门大学经济系 副教授
2005.7－2008.7 厦门大学经济系 讲师
海外学习经历
2009.9-2010.12 美国康奈尔大学 经济系 访问学者
学历
2005.7 清华大学 数量经济学专业 经济学博士学位
问答汇总
Q1:坛友遇见~那片海：
赵教授，你好！我是一名大学生，我想请教本科怎样才能正在掌握计量经济学的学习，我们学校经济类也开设了计量经济学，听师兄师姐说，学的十分痛苦，但是这又是一门十分有用的课程，对于即将学习计量的我们，赵教授给咱们教导教导，谢谢哈
A1:
您好，作为本科生，计量经济学确实一门相对比较难的课程。要想学好这门课程，首先要有一本比较好的教材，目前公认的比较好的本科生教材有：Wooldridge的，Introductory Econometrics: A Modern Approach，和Stock and Watson，Introduction to econometrics。
这两本你选一本来读，Wooldridge的更容易读一些。
然后就是多上机实习了，书上的理论读懂了，再结合课后的上机练习题练习一下，可以更好的掌握计量经济学理论。
作为本科生，要想比较好的掌握基本计量经济学的方法，应该还是相对比较容易的。读透教材，并上机练习，我想是成功的不二法门了。
希望对你有用。
Q2:坛友彩色的大青虫：
我是非科班的外行，但是对计量和数理金融很感兴趣。根据自己对计量经济学的认识，觉得要深入了解这门课，需要掌握很多数学知识，比如概率、统计还有测度之类的，还要有比较强的经济学思维。我疑惑的是怎么才能在有限的时间内掌握更多相关的知识帮助自己更好地入门？就计量而言，我们在哪些方面需要掌握更多的知识？
A2:
您好，计量经济学的基本主要是概率和统计，当然掌握基本的计量经济学理论并不需要太多的数学基础，当然数学基础越好，学习计量经济学理论可能会越顺利。但基本的概率统计的知识是需要的。一般的计量经济学教材中，也会对概率统计等相关知识进行复习，比如Stock & Watson的教材，前三章就是对概率统计的基本复习。Wooldridge的相关概率统计在附录里面。
就入门而言，我想你不需要太多的概率统计的知识，自需要将相关教材补充的概率和统计知识学习一下即可。如果本科阶段曾经学过概率和统计课程，达到计量经济学入门，应该够了。
如果从来没有学习概率统计的知识，要想快点入门，计量经济学教材提供的概率统计知识应该也够了。
希望回答了你的问题。
Q3:坛友yeting2000：
赵老师：
您好！感谢您百忙之中抽出宝贵时间为我们解答问题，我的问题是：就某一具体问题来看，比如《城市化对于XX地区区域经济增长的影响研究》，那么我们在选取截面数据模型和时间序列模型时应该注意哪些细节方面的问题，谢谢！
A3:
您好，我认为计量经济学就研究方法和目的而言，基本可以分成两大类：因果分析和预测。
就你提出的研究题目而言，应该属于因果分析的范畴。进行因果分析的时候，主要的关键是如何把因果效应真正的识别出来。
在自然科学中，往往通过实验的方法来获得变量间因果关系的知识。尽管经济学中往往很难做实验，但实验方法的思想却给我们识别因果关系提供的重要的参照。
比如你提出的研究题目，你想研究 城市化 对区域经济增长的影响，这是一种因果效应的分析。你可以想想，我想得到城市化这个变量对 区域经济学增长这个变量的因果影响。一种理想的实验 就是 控制住所有其他的可能影响经济增长的因果，仅改变城市化这一变量的数值，看一看经济增长如何改变。就象物理学中，我们研究自由落体规模，物体的下落速度受到很多因素的影响，但我只想看重力对速度的影响，那么我把其他因果给他控制住，就可以发现重力对速度的影响作用了。经济学中道理也是一样，如果我们能够控制住影响 区域经济增长的所有其他因素，那么城市化这一变量对经济增长的作用也就可以估计出来了。
因而，无论你是采用截面数据，还是时间序列数据，都可以，只有你控制了其他相关变量后，使你关心的变量 城市化 和其他影响经济增长的未观测因素之间不存在任何关系了，那么你就可以正确的识别出因果关系。
希望解释了你的问题。
Q4:坛友xixia333：
赵老师您好！
今天非常荣幸能借助人大论坛这个平台有机会向您请教几个问题：
1、在计量经济模型中，看了很多的文献，在建立两个序列的协整方程前都要进行它们的相关性分析飞，我想问的是：序列直接的相关性和它们的协整关系存在怎么的联系？相关性高的存在协整关系一定比相关性低的可能性要大吗？
2、在对两个序列进行回归后，发现残差序列存在自相关性，然后对模型进行AR(n)修正，这种修正的原理是什么呢？看了很多的书，就是直接建议自相关性，存在的话就进行AR或者MA修正，但是对其具体的原理没有给出，所以对这个问题一直存在疑惑。
3、布朗运动和白噪声序列直接是一种怎样的关系，看了文献说布朗运动的导数即为白噪声，并且布朗运动的方差是时间的函数，那就是说，随着时间的推移，布朗运动的波动率会越来越大吗？那在无限长的时间里，它的波动率会是怎样一种情形呢？
非常感谢论坛和赵老师给以的这次解答机会，恳望回复！
致敬！
A4:
您好，你提出的几个问题都是时间序列计量经济学的问题，尽管并不是我所专长的领域（我主要关注于应用计量经济学方法，主要侧重于截面数据分析和因果效应分析），但我也试着回答一下。
1、就象刚才我回答另一位同学一样。计量经济学方法就用途而言，我信为可以分成两种，一种是进行因果效应分析，它关注内部有效性（Internal validity），强调如果正确的把因果效应识别出来。另一种是进行预测，它不关注内部有效性，但更关注外部有效性(External validity)。而经济学中的很多问题是侧重于个方面。
因而，如果你估计的是因果效应，那么你关注的将是如何准备的把因果效应识别出来。由于我们研究中所使用的数据一般是非实验数据，往往无法很好的识别出因果效应。为了识别出因果效应，使用观测数据时，我们有很多方法，包括大家比较熟悉的工具变量法、FE、Matching、DID、准实验等等进行解决。
利用时间序列数据识别因果关系的时候，需要关注时间序列的平稳性，如果不平稳，我们无法直接建模，然而Granger给我们了一种方法，即协整。尽管数据是非平稳的，但他们如果有共同的随机趋势，那么他们的线性组合为平稳序列，从而可以进行建模。
如果两个序列均是非平稳序列，也可能相关性很高，但不代表他们之间就协整。因而两个序列之间相关性和后面的协整分析之间没有必然的联系。
2、存在序列相关，进行AR修正，实际上就是把原模型变成不存在序列相关的，我想你指的方法就是GLS方法或广义差分法。比如考虑一个非常简单的模型 y_t= b1x_t +u_t
u_t=r u_{t-1} +v_t ，u_t存在1阶序列相关，前述模型存在序列相关，直接OLS估计，通常的标准误差会有问题，一个简单的修改方法就是把存在序列相关的u_t变成不相关的，如何变呢？很简单，广义差分
y_t - ry_{t-1} = b1 (x_t - rx_{t-1}) +u_t-r u_{t-1}
上面差分后的模型误差现在实际就是v_t了，即不存在序列相关了。因而，无法是AR或MR修正，基本原理就是消除序列相关性。
3、这是随机过程的知识，我这块也不擅长。建议你去查一些相关书籍。关于布朗运动波动率越来越大，这个很容易给你解释。随机游走是布朗运动的最简单形式，A random walk without drift 如下
Yt=Yt-1 +u_t, u_t ~ i.i.d (0, s2)
令Y0=0,利用上述递推关系，很容易得到
Yt= Y0 + u1+u2+...+ut,
则var(Yt) = t var(ut) =t s2,
所以你看到随机游序列的方差会随时间不断变大的。这个很容易在计算机上模拟出来。
希望回答了你的问题。
Q5:坛友叶子灵：
老师您好：
我是研一生，计量经济学软件学过了EVIEWS和SPSS，老师说还要学SAS，STATA，我想请教一下老师，这几种软件是只要学会一种就行吗？各种软件在实际应用中各自的长处在哪？
谢谢老师！
A5:
您好，
就计量经济学应用而言，学会一种软件并用熟就可以了。
当然不同的软件并有自己的特点，Eviews比较容易上手，当然她现在也可以编程（参见陈灯塔老师的教材）。
如果你主要进行应用计量经济学研究，即运用计量经济学方法进行实证研究，我认会学会Stata就可以，Stata即有数据处理功能，又能进行各种计量经济学分析，编程语言也比较简单。容易上手。 Eviews也可以用，但本人不熟，无发言权。
如果你处理的数据特别大，尤其是做金融数据，特别是高频的，或管理方面的，那可能用SAS更方面，SAS数据处理的能够非常强大。
当然如果做理论计量，经常需要做simulation，那么Mathlab， Gauss可能需要。
当然，随着我国知识产权保护越来越好。我想一些免费的软件可能会越来越流行，比如R语言也很受推宠。
当然，最终还是根据自己的需要，软件不在会多少，而在于精。把一个软件用好就可以了。
Q6:坛友林海忠：
赵教授您好，我是一名大四金融学生，深知统计学与计量经济对金融研究的重要性，准备明年考统计学的研究生，现在苦于一些软件，因为软件太多！我想学精的话，老师觉得我应该专攻哪几个软件呢？我想考的是金融计量方向的研究生！谢谢老师！
A6:
您好，我刚刚回答了一个同学关于软件的提问，你可以看一下。
如果你读统计学研究生的话，我想你肯定要用R语言了，搞统计的都推宠R的。
做金融计量经济学，R也是非常好的，我想就推荐你用R语言，应该没错。你可以多咨询一下统计学方面的老师，
我的建议仅供参考了，:)
Q7:坛友莋奷氾萪、：
老师好，我现在在学时间序列的金融计量学，对于大二没学过计量经济学的我们感觉确实很困难。请老师推荐一下有什么参考书或者资料可以帮助我们更快的理解金融计量中各种过程和对于eviews结果的分析能力。谢谢老师啦~
A7:
呵呵，不用急，知识的积累也是需要慢慢来的！
现把基础课程学好，比如大一阶段的 一元、多元微积分， 线性代数，等等这些知识先掌握好，到时学习计量就轻松多了，现在你刚刚学会走路，就想到大海里游泳，会淹到的。
不过，你如果想学习金融计量经济学的话， Tsay, Analysis of Financial time series是不错的选择，不过我还是建议你上到研究生或本科高年级再去学，
现在还是把基础打好。
Q8:坛友longtom：
赵老师，您好，我一直有个问题很困惑，我不知道计量经济学怎么学。我经常是学完了理论但是到具体的问题上还是不知道怎么应用，感觉理论白学了。。。计量软件更是不会操作。赵老师可不可以指点一下学习计量经济学的步骤，直接推荐下教材，尤其是应用类教材。运用计量方法写的经济论文应该是什么样的步骤？我常常是有思路了，但是不知道应该应用哪一种计量方法。。这应该怎么提高？感谢老师指点迷津！
A8:
您好，你的问题可能还是没有把计量经济学理论学好。
教材的话，我前面推荐了，比较好的入门教材，可以看Wooldridge的introductory Econometrics: A modern approach，有中文版。
把这本书看完，我想你的问题就解决了。
软件可以在网上找些资料，或从人大经济论坛相应软件板去学习。
Q9:坛友兔兔舒蓝：
赵老师，您好!我们学计量经济学一年了，但是有了数据之后还是不知道建立什么样的模型更合理，不知道按怎样的思路来，希望能得到指点
A9:
呵呵，那你的计量经济学还没有入门，请再仔细读Woodridge 或Stock and Watson，读完后，你的问题就解决了， 关于如何建模，可以读一下Woodridge第19章介绍如何做实证分析。
Q10:坛友linzhongta：
尊敬的赵老师，请教您目前关于微观调查数据处理，在具体操作方面有什么具体介绍的数据，其次，一般调查数据的调查权重如何放在数据中使用？
A10:
您好，具体的数据处理，会因你使用的数据，研究的问题和使用的软件而异。
调查权重的使用主要看你的研究目的，如果仅是从你的微观数据中得到实证结果，
有时不需要调整权重的。
除非你要利用样本估计总体值时，需要做权重考虑进去。
Q11:坛友stardust_11：
老师您好，我即将开始读博，现在方向不定，可能会做计量，到现在我编程知识方面空白，想请问，学习那种软件好呢，要不要学c和c++,还是直接学matlab、R之类的，给我推荐一个学习顺序行不，顺便推荐本易于入门的书，谢谢
A11:
您好，是做理论计量，还是应用计量，
如果是做理论计量，可以学习matlab, R
如果是应用计量，可以学习Stata, R等
关于软件书，论坛软件版有很多资料。对于软件的学习，的方法是边用边学。
专门为了软件而学软件，意义不大。
Q12:坛友hiderm：
金融计量经济学的入门教材和高级教材，请赵老师分别推荐一本，谢谢。
A12：
Tsay, Analysis of Financial Times series
这个可以看一下。
赵老师结语：
感谢各位同学的提问，计量经济学的学习要循序渐近。自从洪永淼来厦门大学后，厦大的研究生课程就逐渐在进行改革。目前，我院及亚南院的计量经济学课程分了三个层次，高计I主要讲授数理统计，参考书目：主要是Casella and Berger, statistical inference，然后是高计II，Greene, Econometric Analysis, 7ed，高计III 微观计量
而对于国内而言，多数学者是进行经验分析，因而学习计量的目的，是掌握是一相关的实证分析工具。对于应用计量经济学而言，我推荐两本书：
Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach
Stock and Watson, Introduction to Econometrics
这两本书适合本科生使用，也适合研究生和做经验分析的博士生使用。对于做微观经济学的，推荐另外两本书：
Angrist and Pische, Mostly harmless econometrics,
Morgan and Winship, Counterfactuals and Causal inference
今天就到止结束，谢谢各位的关注。
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