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首先，我必须承认大陆现在的学术状况很糟糕！弗里德曼说过，搞一项实证性的研究又岂是几篇论文所能搞定的，他需要一项或几项专著才能完成！我也深感到计量方法是不能随便滥用的，所以个人认为大陆的实证文章，多数都是在做一项大作业——数据带入模型就完了，根本没有什么深刻的经济背景！

至于博导的水平，我认为是不是不能要求太苛刻了？如果大陆博导全都水平很高，那么一切学术问题不是就都不存在了吗？对于老师来讲，还是科学精神最重要，像我的老师，他不懂得就会直接告诉你，或者找其他学校的高人来解答你，老师不是都是科学家，有这种客观的负责的态度就好了！（可惜的是大陆现在的老师，能敢于在学生面前承认自己不懂得人，还不多）

其次，论坛中的人或许是可以改变这种状况的人，因为大家都很谦虚。在大陆，成长中的一代人，许多方面都会比老一代强，我想他们会懂得做人做事的基本原则和道理。所以，对于他们的问题，您是否可以在宽容点，不然你就把你自己和你所谩骂的大陆老师归为一类了！

三，对于发贴时引用别人的话要表明出处，是我所不知道的规矩，我以后会改正的！

你在批评别人的时候言辞非常激烈，我不知道国外或台湾的老师批评学生是否都这样！但是我觉得我们无味的争论没什么意思，我感觉到你是一个有点底子的人，学习中困扰我的问题太多太多了，身边的同学无法回答我，老师无法回答我，经济学家的回答我觉得也不是很满意（钱颖一的水平我个人就认为不怎么样，北大的海龟派也一般）我们可否以平等谦和的态度来探讨问题！？？？？？？

现在把我的问题罗列如下，希望你能指点一二！

1，有很多统计量是在大洋本情况下渐进服从某分布（中心极限定理），这时候涉及到一个收敛速度的概念，那么，在做实证的时候，是否应该根据收敛速度计算出用渐进分布进行检验的误差，或者计算出在误差允许范围内的最小样本数量？（我所见到的文章中，没有关于收敛速度的计算的，国际上是否也是这样？那么是不是统计学家对我们的批评就是合理的？）

2，计量经济学的基础（弗里希）到底是噪声驱动的谐振模型还是噪声驱动的阻尼振子模型？二者会得到相反的结论！

你所说的大样本问题我再论坛上没有找到，可否贴出来！？

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关键词：Mini EMI GEM Min 中心极限定理 建议

最近的讨论很有意思，不过能否都放到一个帖子里面进行？不仅便于大家参与，也便于一般同学阅读。

另外，学术讨论、交锋，等等，什么都好，就是不要涉及人身攻击(我不是专指，大家都心平气和一些)。

能把能一些術語翻譯成英文

因爲我學計量從頭到尾都是英文， 大多我都不知道對應的中文術語

第一个， 我初步的建议是： 基本上会采用 bootstrap，可能进一步 Monte Carlo studies；

而这都跟 Null hypothesis下的 PDF 有关。 Davidson & MacKinnon 对於 White Estimator 的观点，或许能提供你一些启发！

第二个， 这得好好想想，呵呵！ 不过， 我是比较务实的人啦， 如果都是蒙着眼睛摸象，就都是各自凭着自己最熟悉的"想像"去描绘；如果，真摸着象，从头摸、从尾巴摸，起使差异当然大，但整个摸完後，两相对照，还不就是一头大象！ 争论这个咚咚， 你可能得去找另一个 J.M. Keynes。

呵呵！按你的意思，我们就只讨论些被别人咀嚼过的东西吗？那样还叫讨论吗？叫学习！所以我不知道这是否是台湾教育的弊端：什么问题都找出处，找权威！而没有批判精神！

你的务实指的是什么呢?是学一些拿来就能用，就能赚钱的显学吗？如果是的话，虽然你诚实，坦然，但是以务实的姿态你是完全没有资格批评大陆的一切的！如果你的务实是指一步一步的漫漫学习的话（就像你的摸象轮）那么你的水平还完全没有达到能回答回归问题的高度

求求你不要再说题外话了！我提了众多问题，你的回答除了指书之外，没有什么！

我跪求你把你对回归的那个问题发表一下你的看法（比起你的题外话，回答这个问题不会浪费你太多时间），看了你的观点，就知道你的斤两了，如果你是那种伪装的学识深厚者，我以后就不会再和你浪费时间了！

再次跪求你对回归问题的答复！

1，有很多统计量是在大洋本情况下渐进服从某分布（中心极限定理），这时候涉及到一个收敛速度的概念，那么，在做实证的时候，是否应该根据收敛速度计算出用渐进分布进行检验的误差，或者计算出在误差允许范围内的最小样本数量？It depends on whether you could get analytical expression. generally, an econometrician should do some simulation to check or compare the power of the test when they are giving a new test. some researches just refer to other's simulation results on small-sample properties.

真热闹，支持一下。

能感觉到，各位都是高手啊。

gemini69和xhaosweden说的都很有道理，如果随即过程的问题再具体些会更有意思。

呵呵，学习中。。。

顺便，我有个小问题，很愚昧，不要笑啊。

如果大家方便的话，帮俺看看，先谢了。

论文是Rosenber and Engle(2002)已经付上了，在350页第20行，我不太明白，为什么第2个innovatin是\epsilon_{t+1}而不是t+2呢,但是在下面的公式里，\sum_{i=1}^{n}...里面的\epsilon是随着时间变的.

想了想，好像我没把问题说明白，我想先用estimated parameters和variance model算出\sigma_t+1,然后用这个\sigma_t+1 times standardized innovation density, 从而得到 empirical innovation density at t+1,然后随即取一个\epsilon_{t+1},把这个\epsilon_{t+1}和sigma_t+1带入 eq. (14). 从而得到sigma_t+2,然后再随机取一个\epsilon_{t+1}，把第2个\epsilon_{t+1}和sigma_t+2带入eq.(14)...进行20次。不知道这么做对不对?为什么始终用empirical innovation density at t+1?

俺是一个月前开始学习计量的，见笑了。

如果gemini69以前做过这方面的研究的话，给俺指点一下，推荐几篇论文俺自己看也行。

没有的话就算了。

谢谢

21189.rar (278.72 KB) 本附件包括：

• empiricalpricingkernal.pdf

2005-7-30 05:01:00 上传

谢谢

[此贴子已经被作者于2005-7-30 5:42:47编辑过]