金融与经济数据的区别

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我本科finance，要读economics的硕士。finance的数据特点就是高频，因为好获得嘛，然后一般非正态，遇到的多有leverage effect ，leptokurtosis和clustering现象。听导师说经济数据和金融数据特征还是有区别的，想知道现在分析宏观的话一般用什么模型，主流是用结构模型还是面板模型。然后我自己本科处理截面数据的方法基本学的差不多了，time series的接触了arma家族和garch家族，ecm，结构的有var，vecm，面板几乎没讲。从估计方法看主要是ls家族里折腾，maximum likelihood自学一点，听说过的还有广义距但是一点也没接触。 因为个人希望在计量上下点功夫，希望大家指导下方向。导师说我学的很不系统，因为学校其实只讲的很简单，我是跟着老师系统的学了woodridge的那本基础，然后自己看了高铁梅的前6章（感觉这本书是给基础很好的人看的，我很多没看懂）然后为了写论文还看了brooks的第5678章的部分，同样因为自学，很多不明白。希望大家指教，只要是我提到的，你认为我认识上有问题，有遗漏，或者我说的的方面你知道那本教材好都可以告诉我，谢谢。

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关键词：金融与经济 经济数据 Time Series Clustering Likelihood finance 本科 高频 模型 硕士

另外我想知道现在一流水准学校毕业的硕士研究生论文，一般用哪些模型来做。此外现在学术前沿的兴趣主要在哪