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雷达卡
- 在经管学习的道路上，每个人都有知识盲区------通过提问，找出答案，解决问题。在提问中释疑，在交流中解惑，日寻一问，日积月累......
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- 从2015年开始，论坛每天安排各路专家，调动发动坛友力量，倾心并悉心为大家解决经济学、管理学、金融学、计量与统计、软件与数据分析、财会类、国贸类的种种问题。努力做到：无所不问，有问共答
有经管问题，就来人大经济论坛提问
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▓【一、R、Python答疑精华合集&&答疑专家介绍】▓
◆TIP1:数据时代已经到来，相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据分析、数据挖掘去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图的开源软件，同时也是一种编程语言，几乎能够完成任何数据处理任务，正在成为最通用的语言之一，可安装并运行于所有主流平台。
◆TIP2:如果你想学习如何编程，使用Python语言是一个极佳的开始。Python是一种功能强大的脚本编程语言，亦是一款面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。简洁而优雅的它，具有丰富和强大的类库，各类经管人士都能快速入门。
◆TIP3:大部分人对R和Python的看法：难学、难精通。虽然它们很强大，应用广泛，但众多的分析、实例开发、代码调试与编写，都很容易让人望而却步......
- 在疑问中求解，在疑问中进步，在疑问中排除问题，掌握新知！
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- 有R和python问题，快来论坛提问吧！
★（一）R、Python答疑专家介绍
阎老师，长期从事数据分析的理论研究、教学和实践工作。长期关注Python的发展和国内外各行业的应用情况，一直保持着与统计应用前沿的密切接触，在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。
擅长企业数据分析和企业诊断，参与多项国家级、省级课题的科研工作，曾任多家电商企业的运营顾问和培训师，积累了大量实战经验。
★（二）R、Python答疑快讯
1.论坛答疑ID：DM小菜鸟（可查看个人主页中已回复过的答疑贴子）
2.论坛答疑个人主页：https://bbs.pinggu.org/home.phpmod=space&uid=5721124&do=profile
★（三）R、Python答疑精选
问题1：请问如何用R做向量自回归模型（VAR）
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3577130&from^^uid=153990
问题1描述：
#需求一：进行ADF检验
#格兰杰因果检验
granger.test(halfyear_vector,p=7)
#需求二：进行指标共线性判断
#需求三：进行VAR阶数判断
#VAR模型拟合
halfyear_VAR=VAR(halfyear_vector,p=3,type="both")
halfyear_VAR
#需求四：价模型的稳定性、自相关性，异方差检验
#需求五：导出VAR模型
#VAR模型预测
halfyear_VAR_Predict=predict
(halfyear_VAR,n.head=1,ci=0.9999)
plot(halfyear_VAR_Predict)
#需求六：计算95%,99%,99.9%分位数的预测取值
问题1解答：
1. 用tseries包里面的adf.test()
2. 可以计算X矩阵的秩qr(X)$rank，如果不是满秩的，说明其中有Xi可以用其他的X的线性组合表示；也可以计算条件数kappa(X)
，k<100,说明共线性程度小，如果100<k<1000,有较强的多重共线性，k>1000，存在严重的多重共线性。可以进行逐步回归，用step()命令，比如你一开始的模型是fm，step(fm)就可以了
3. adf.test()里面就可以设滞后项的判断，adf.test(x, alternative = c("stationary", "explosive"),
k = trunc((length(x)-1)^(1/3)))
AIC准则——
计算AIC统计量，模型的残差平方和（SS）除以样本容量（n），再取对数，加上2倍的解释变量个数(k)除以样本容量.
AIC=log(SS/n)+2*k/.寻找某一k值是AIC达到极小值，则k就是最优滞后阶数。
SC准则——SC=log(SS/n)+log(n)*k/n
4. R里有两种检验方法是常用的，LiMcLeod{portes}可以进行多元的Portmanteau Q检验。。。protest{portes}可以进行一元的
Portmanteau Q检验，把函数中的参数SquaredQ=T
还可以把序列平方之后再检验自相关性。。。也相当于进行了异方差检验。。。
自相关检验可以通过ACF图，函数是acf{stats}，或者单位根检验ur.df{urca}进行ADF检验或者ur.pp{urca}进行PP检验，或者进行白噪声检验Box.test{stats}，相当于检验了序列的二阶自相关性。。。{}里面的是package的名字
问题2：R 函数出错怎么办如何判断？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3565690&from^^uid=153990
问题2描述：
如何判断一个R函数运行错误并返回一个值用来调用其他程序？
问题2回答：
用tryCatch就可以了
result = tryCatch ( {
expr
} , warning = function ( w ) {
warning - handler - code
} , error = function ( e ) {
error - handler - code
} , finally = {
cleanup - code
}
问题3：R中关于arima函数中“CSS-ML”表示什么方法？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2970563&from^^uid=153990
问题3描述：
请问一下，在arima函数中，选择method的时候“ML”表示似然估计
"CSS"表示最小二乘
"CSS-ML"表示什么方法？
问题3回答：
用CSS-ML, R 是用CSS 来选择起始点，后面用ML来做
这个也是arima的默认方法
问题4：急急！！如何用R实现半参数Logistic回归
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2746530&from^^uid=153990
问题4描述：
现在有8个变量，在Logistic回归中剔除了4个，剩余4个已经建立Logistic模型。想把剔除的4个变量加回来，作为非线性部分，进行半参数回归，求R实现方法
问题4回答：
这是用mgcv包配合写的，你看下能不能用
mfxboot <- function
(modform,dist,data,boot=1000,digits=3){ #dist is the distribution choice of logit or probit
require(mgcv)
x <- gam(modform, family=binomial(link=dist),method="GCV.Cp",data)
# get marginal effects
pdf <- ifelse(dist=="probit",
mean(dnorm(predict(x, type = "link")))
mean(dlogis(predict(x, type = "link")))
marginal.effects <- pdf*coef(x)
bootvals <- matrix(rep(NA,boot*length(coef(x))),
nrow=boot)
set.seed(1111)
for(i in 1:boot){
samp1 <- data[sample(1:dim(data)[1],replace=T,dim(data)[1]),]
x1 <- gam(modform, family=binomial(link=dist),method="GCV.Cp",samp1)
pdf1 <- ifelse(dist=="probit",
mean(dnorm(predict(x1, type = "link"))),
mean(dlogis(predict(x1, type = "link"))))
bootvals[i,] <- pdf1*coef(x1)
}
res <- cbind(marginal.effects,apply(bootvals,2,sd),marginal.effects/apply(bootvals,2,sd))
if(names(x$coefficients[1])=="(Intercept)"){
res1 <- res[2:nrow(res),]
res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep=""),res1)),nrow=dim(res1)[1])
rownames(res2) <- rownames(res1)
} else {
res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep="")),nrow=dim(res)[1]))
rownames(res2) <- rownames(res)
}
colnames(res2) <- c("marginal.effect","standard.error","z.ratio")
return(res2)
}
问题5：4阶ar模型如何在R软件中实现？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3518750&from^^uid=153990
问题5描述：
arima(a, c(4,0,0))
如果使用这个函数，则表示1到4阶，我是说，如果只有4阶自相关、而没有1-3阶呢？R软件能否实现？
问题5回答：
感觉你遇到的是季节性因素
相应的用x12季节调整吧
seasonal=list(order=c(P,D,Q),period=12
问题6：R语言做VAR模型的问题
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3486719&from^^uid=153990
问题6描述：
大家好，我是一个R语言新手，最近在研究向量自回归，遇到很多问题。还希望有过经验的前辈们帮忙解答一下！
1.R语言做向量自回归时主要用的包是VAR包。我的数据是多变量
的时间序列，具体的形式如
export import
1990 23 45
1991 34 55
。。。。
这样在判断序列平稳的时候该如何操作呢？
2.整个预测流程为：判断平稳、选择滞后阶数、建立VAR模型、检验模型、预测，这样是否合理？ECM是误差修正用的，考虑当期值和上期波动相关，修正了波动值，向相反方向。
问题6回答：
| ECM是误差修正用的，考虑当期值和上期波动相关，修正了波动值，向相反方向。 VAR是向量自回归，是把大量变量内生化，但是缺少直观的经济学意义和参数估计复杂。可以做预测值，也可以研究变量与其他变量间的持续性。 |
要不你用ECM？
dy1 = diff(y1)
dy2 = diff(y2)
diff.dat = data.frame(embed(cbind(dy1, dy2), 2)) #emed表示嵌入时间序列dy1,dy2到diff.dat
colnames(diff.dat) = c("dy1", "dy2", "dy1.1", "dy2.1")
ecm.reg = lm(dy2 ~ error.lagged + dy1.1 + dy2.1, data =diff.dat)
summary(ecm.reg)
不过，还是给你VAR瞅一眼
VAR(y, p = 1, type = c("const", "trend", "both", "none"),
season = NULL, exogen = NULL, lag.max = NULL,
ic = c("AIC", "HQ", "SC", "FPE"))
问题7：关于VMEM模型或ACD模型相关的编程
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3546057&from^^uid=153990
问题7描述：
论坛里的大神们，有人知道向量乘积误差模型（VMEM）怎么估计吗？或者是类似的知道ACD模型的估计方法。另外，文献里提到MEM可以使用GARCH模型估计，但是求问GARCH与MEM（或ACD）在估计时的区别。有大神懂得吗？十分着急，其解答，必有重谢。
问题7回答：
MEM是GARCH类模型的拓展,它具有与ACD模型相似的模型形式和性质，只是他所研究的变量不局限于金融持续期，考虑的数据涵盖年月周日为频率的时间序列数据和超高频数据，所以是ACD类模型的更一般的应用。
编程的话，这里有个例子，特别完整，包括理论的整个构建过程：
http://www.docin.com/p-697461898.html
问题8：
不解的错误代码，望高手指教！
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2561592&from^^uid=153990
问题8描述：
今天在用 donlp2函数的时候，结果报如下错误：
stepsizeselection: no acceptable stepsize in
[sigsm,sigla]
谁可以帮我解释下 ，谢谢了！
问题8回答：
首先，你确定它关于你的参数光滑么？
可以通过difftype被选择。或者，你是不是有默认值啊？
difftype= 3 这个特别难得
difftype=2 对称
在[sigsm，sigla]没有可接受的步长的错误这种，在许多情况下，由于非光滑函数的行为。
问题9：
关于R作图的一个小问题
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3493448&from^^uid=153990
问题9描述：
各位大神好：
我的数据形式是这样的
subject treatment frame sf_result
1 1 cath gain 8.125
2 1 cath loss 10.000
3 3 sham gain 31.875
4 3 sham loss 27.500
5 5 cath gain -5.000
6 5 cath loss -10.000
7 6 sham gain 7.500
8 6 sham loss 18.125
9 8 sham gain -4.375
10 8 sham loss -13.125
11 9 cath gain 12.375
12 9 cath loss 7.500
最后一列是因变量， frame 和 treatment是自变量 ， 如果我想做交互作用的示意图 ，怎么写代码 ？就是x轴是 gain 和 loss ， y轴是result ，两条线分别代表cath 和sham 。thanks!!!!!!
问题9回答：
如果要做的话，在公式里面写出来就可以了。A*B表示因素A和B,还有它们的交互作用都包括在分析里，如果要单独写出来交互作用要用A:B。
如果要画出来的话，interaction.plot()可以作出交互效应图，
考查因素之间交互作用是否存在, 比如
> op<-par(mfrow=c(1, 2))
> plot(Time~Toxicant+Cure, data=rats)
> with(rats, interaction.plot(Toxicant, Cure, Time, trace.label="Cure"))
> with(rats,interaction.plot(Cure, Toxicant, Time, trace.label="Toxicant"))
说明是：
Use box plots and line plots to visualize group differences. There are also two functions specifically designed for visualizing mean differences in ANOVA ayouts. interaction.plot( ) in the base stats package produces plots for two-way interactions.
问题10：新手求助如何将optim的结果中的参数估计提取出来？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3100391&from^^uid=153990
问题10描述：
就是我要做很多次极大似然估计，每次都用optim做出来后，怎么将结果中的参数估计提取出来？因为我后续还要用这很多个估计和真值比较，所以哪位大神能教我怎么提出来呢？感谢！
问题10回答：
1.你先确定gamma分布参数的初始值para；
2.定义一个函数，例如f(x)，其是gamma分布相应的似然函数，取对数，再取负值，因为optim计算的是最小值；
3.optim(para,f).即可得到你要的估计值。
注：初始值的选择很重要。这个要根据你的实际背景。
▓【二、计量与统计、EVIEWS答疑精华合集&&答疑专家介绍】▓
◆TIP1:计量经济学课程通常是经管学院里最有用但同时又是难度较大的课程之一！烦琐复杂的理论推演和艰深的数学讨论，为掌握计量与统计软件应用所需要付出的大量时间、反复实践与持续打磨，在学习计量经济学的路上，充满挑战！
◆TIP2：大数据时代，统计学可以被应用在所有领域，可以出现在世界上的每一个角落以及人生的每一个瞬间，甚至-----能够对所有渴望得到回答的问题、以最快的速度给出最精准的答案。统计学是我们在数据时代读懂、听懂和看懂一切事实真相的基础。
◆TIP3:宝剑锋从磨厉出，梅花香自苦寒来。熟练掌握计量与统计知识、掌握专业领域应用软件殊为不易，从常用模型到基础理论，从方法原理到使用条件，从软件编程到应用实例------纸上得来终究浅，绝知此事要躬行。
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★（一）计量与统计/EVIEWSL软件答疑专家介绍
归老师，能静能动，能严肃能无厘头。长期混迹于论坛的计量经济与统计板块，也曾舞文弄墨整理了写统计知识入门贴，致力于将枯燥的统计知识用通俗易懂方式来做普及。专业所长统计学及数据分析，较擅长利用Eviews和SPSS软件对行业数据进行分析研究。曾多次参与区县级经济发展情况研究课题。
★（二）计量与统计/EVIEWSL软件答疑快讯
1.论坛答疑ID：胖胖小龟宝（可查看个人主页中已回复过的答疑贴子）
2.论坛答疑主页：https://bbs.pinggu.org/home.phpmod=space&uid=3296507&do=profile
★（三）计量与统计/EVIEWSL软件答疑精选
问题1：怎样用eviews6.0做广义最小二乘法
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2288704&from^^uid=153990
问题1描述：
RT, 怎样用eviews6.0做广义最小二乘法,想要详细的步骤 谢谢啦
问题1回答：
两种方法：
1.在回归结果窗口中按Estimate，改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)……”，当然要在做完你的OLS后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。
2.先用所需要用的变量做一下OLS回归，然后在回归结果窗口里按Proc，选择下拉菜单里面的Make residual Serias，给个单字母
的序列名字，这样可以生长一个误差序列，然后再在你的回归结果窗口中按Estimate选择Options，在Weighted LS/TSLS前画挑，并且在Weight后面的空白处填写：1/abs（刚才起的序列名字）然后就ok了。
问题2：
ARMA（p，q）的确定
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=2601102&from^^uid=153990
问题2描述：
ARMA模型是自相关及偏相关都拖尾，那要如何通过相关图来确定pq的值呢？
另外所谓的滞后4期，滞后2期是什么意思？
白噪声序列又是怎么回事？
有没有具体的例子可以解释下这些内容？最好是附图的。。。急切的想知道
问题2回答：
AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；
MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；
ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。
P Q主要看从第几期开始快速收敛。
对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差均为常数，则称之为白噪声过程。
残差要是白噪声是因为得到白噪声序列，就说明时间序列中有用的信息已经被提取完毕了，剩下的全是随机扰动，是无法预测和使用的，残差序列如果通过了白噪声检验，则建模就可以终止了，因为没有信息可以继续提取。如果残差不是白噪声，就说明残差中还有有用的信息，需要修改模型或者进一步提取。
https://bbs.pinggu.org/thread-3241517-1-1.html
https://bbs.pinggu.org/thread-3049778-1-1.html
这两个帖子有图片说明如何定阶和解释白噪声序列。
问题3：
PCA和PLS的区别
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3586395&from^^uid=153990
问题3描述：
都是为了消除共线性，有啥区别？感觉PCA用的比较多啊。
问题3回答：
成分回归是对数据做一个正交旋转变换，变换后的变量都是正交的。（有时候为了去除量纲的影响，会先做中心化处理）。偏最小二乘回归相当于包含了主成分分析、典型相关分析的思想，分别从自变量与因变量中提取成分T,U（偏最小二乘因子），保证T,U能尽可能多的提取所在变量组的变异信息，同时还得保证两者之间的相关性最大。偏最小二乘回归较主成分回归的优点在于，偏最小二乘回归可以较好的解决样本个数少于变量个数的问题，并且除了考虑自变量矩阵外，还考虑了响应矩阵。
SPSS中主成分很多软件都有自带模块，对于编程的软件，方法会了就都能做。
问题4：
几种相关系数的含义
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3587018&from^^uid=153990
问题4描述：
简单相关系数，复相关系数．偏相关系数，可决系数的意义和区别
问题4回答：
简单相关系数：
又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。
复相关系数:
又叫多重相关系数
复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。
偏相关系数：
又叫部分相关系数：部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。 偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。 复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。
可决系数是相关系数的平方。
意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。
问题5：
模型检验要从哪几方面入手？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3586996&from^^uid=153990
问题5描述：
要做哪些方面的检验？最好能有前期，中期，后期各部分的介绍。
问题5回答：
要考虑经济意义（符号是否正确，系数大小是否合理）
模型前期要根据其特点做相关关系检验、平稳、协整检验、因果检验等
建完模型之后要对拟合度，系数显著性检验和共线性检验
还要对残差做自相关和异方差的检验标准差和标准误的区别
问题6：
标准差和标准误的区别
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3584894&from^^uid=153990
问题6描述：
这两个有什么区别
问题6回答：
①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；
②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等.
③它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系:标准差,标
准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比.
问题7：
请教各位大侠，如何处理缺失数据
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=53392&from^^uid=153990
问题7描述：
1第一种情况，这个数据是客观存在的，但是没有得到统计值，比如说1930年的GDP
2第二种情况，51长假股票市场并不交易，那么这天的价格如何处理，直接去掉
还是沿用4月30日的价格？
问题7回答：
先回复你的问题再引入具体的一些处理方法（供参考）
1.缺少1930的GDP：如果你的数据时年度数据，而且不是从1930开始的，可以根据前几期后后几期的数据做估计预测来填补。另外，如果1930年缺少的不只是GDP，还有其他的数据，而且你的数据量也很大，那么也可以考虑删除的。
2.我个人认为不适合用4.30的价格沿用，因为金融交易数据的波动比较大，同时国定长假还有十一之类的，建议还是去除掉。对
于周末之类的，我知道Eviews中有五日的数据模式可以导入，但是这个是按照西方的计算，也就是春节之类的中国假日是无法识别的。
最后针对缺失值的处理，找到了一些方法，介绍一下吧：
缺失值处理的传统方法
列删法：将存在缺失值的被试删除。列删法的假设机制是完全随机缺失，在很多情况下很难满足此假设，所以会产生偏差的参数估计。由于删除了非缺失信息，损失了样本量，进而削弱了统计功效。但是，当样本量很大而缺失值所占样本比例较少时（<5%）可以考虑使用列删法，但任然存在上述不足。
对删法：在计算相关矩阵时，用所有可获得的数据计算，不管是否存在缺失值。同列删法一样，对删法的假设机制也是完全随机缺失，在不满足假设时产生估计偏差。由于计算每对相关系数基于差异较大的样本，所以存在协方差矩阵非正定的风险。另外，样本的差异也会使计算标准误产生问题。
均值替代法：使用每个变量的均值去填补该变量的缺失值。这种法产生估计偏差，最不为方法学者推荐。
回归法：根据变量间的相关，利用其他变量的信息通过建立回归方式去推算缺失值。该法同样会产生估计偏差。
平均同质项目法：假设个体在某一因子的某些条目上存在缺失值，通过平均其他几个条目得分来填补缺失值。这种做法在实际中很常见，但缺陷也很明显。
问题8：
计量经济学都是些什么内容呢？大虾们给点宏观和微观的建议吧
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=117289&from^^uid=153990
问题8描述：
计量经济学都是些什么内容呢？大虾们给点宏观和微观的建议吧，谢谢！
问题8回答：
研究对象：
计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这
种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。
涉及到的相关学科：
计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归（Classical Regression）分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析（Regression Analysis with Cross-Sectional Data）、时间序列分析（Time Series analysis）、面板数据分析（Panel Data Analysis）等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学（Parametric Econometrics）、非参量计量经济学（Nonparametric Econometrics）、半参量计量经济学（Semiparametric Econometrics）等。
常运用的软件：
EViews
Gretl
MATLAB
Stata
R
SAS
SPSS
这个帖子可以看下：学习高级计量的几条建议
https://bbs.pinggu.org/thread-1351872-1-1.html
问题9：
变异系数到底有啥用
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3576878&from^^uid=153990
问题9描述：
变异系数和标准差有啥区别？是不是测量不同均值不同方差的两个样本哪个集中啊？
问题9回答：
标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。
问题10：
[求助]计量经济学到底是说什么事情的？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=230616&from^^uid=153990
问题10描述：
谢谢！如题！
问题10回答：
计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：
1、理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。
2、预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。
计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。
▓【三、MATLAB数学软件专版答疑精华合集&&答疑专家介绍】▓
◆TIPS:虽然MathWorks公司不断推出新版本,但MATLAB的强大功能和魅力却依然如此令人着迷。MATLAB不仅在金融资产定价和风险管理方面有着强大的功能，是国际主流的金融工程软件，更是广大数学与计算机专业学生的心头好，从某种意义上讲，即使没有编程背景的研究人员，也能利用MATLAB做出非常有价值的研究成果。学习MATLAB，成为经管人和金融人的一道大菜......
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★（一）MATLAB数学软件专版答疑老师介绍
陈老师，从事MATLAB版块答疑工作，数学专业，长期致力于数学软件的研究，擅长MATLAB在数值分析、微分方程领域的应用，对MATLAB学习资源的分布以及技术文档的获取积累了相当的经验，并具有丰富的软件操作及程序调试经验，希望在论坛的交流中共同进步！
★（二）MATLAB数学软件专版答疑快讯
1.论坛答疑ID：matlab-007（可查看个人主页中已回复过的答疑贴子）
2.论坛答疑主页：https://bbs.pinggu.org/home.phpmod=space&uid=5575725&do=profile
★（三）MATLAB数学软件专版答疑精选
问题1：
计量分析软件对比？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3248805&from^^uid=153990
问题1描述：
大家好，我刚上金融研究生，想学一个计量软件，请问Stata,matlab,sas,eviews,等等这些有什么区别，哪个好用?
问题1回答：
1如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了
。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！
2如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。
3如果做理论计量，stata eviews是没有现成的包的，而且即便Stata可以编程，可编程能力也是很差的，而且不稳健。所以懂R
和Matlab就非常顺手。当然也可以用Python，最近Sargent就写了本用Python做计量的书。还有一个Julia，是这三种语言的混合，但是速度快很多，缺点是太过于小众。
问题2：
如何用matlab进行重测多因素方差分析
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3207099&from^^uid=153990
问题2描述：
哪位大神可以详细的叙述一下，如何用matlab进行多因素重测方差分析？最好能有详细的语句。感激不尽。
问题2回答：
Matlab自带Anova分析工具：
p = anova1(X)
p = anova1(X,group)
p = anova1(X,group,'displayopt')
[p,table] = anova1(...)
[p,table,stats] = anova1(...)
例子：
X = meshgrid(1:5)
X =
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
X = X + normrnd(0,1,5,5)
X =
-0.0741 2.7782 2.2129 4.0802 5.7902
1.2018 1.9937 3.7520 3.0627 5.1053
1.7629 2.5245 2.8331 4.6357 4.8414
-0.2882 3.3643 2.1838 5.6820 5.8709
0.0470 2.4820 5.0941 4.5936 4.8052
p = anova1(X)
p =
4.0889e-007
问题3：
matlab与excel的链接
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3179954&from^^uid=153990
问题3描述：
哪位大神能传下matlab2012b——tooxbox_excllink.xla文件，谢谢！695811826@qq.com!急需！
问题3回答：
打开你的安装文件下的toolbox下的exlink文件夹，里面有个excllink.xla文件，点击即可使用excellink,不建议安装excellink，安装后每次启动excel都要启动MATLAB，速度好慢，这种方法，可以节约你好多时间。
问题4：
用matlab求转移概率矩阵
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3139154&from^^uid=153990
问题4描述：
求大神指导：
用matlab怎么求一堆数据的状态转移矩阵（用于预测未来发展状况）？求具体例子和详细程序。
问题4回答：
参考一下这个例子吧
两个色子。一个是好的，一个是偏一面的。
仍色子的几率矩阵是trans转移矩阵是emis
>> trans = [0.95,0.05; 0.10,0.90];
>> emis = [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6;
1/10, 1/10, 1/10, 1/10, 1/10, 1/2;];
seq代表的是一个序列，不是写上去的，而是用代码算出来的。
[seq, states] = hmmgenerate(1000,trans,emis);
1000是步长值。
得到seq，seq在此是 Columns 1 through 12 ....
2 5 1 5 6 4 3 3 5
4 6 5...
以下略，太长....
再用
[trans, emis] = hmmestimate(seq,states);
得到trans 和emis的值。
>> trans
trans =
0.9501 0.0499
0.1069 0.8931
>> emis
emis =
0.1733 0.1630 0.1733 0.1557 0.1733
0.1615
0.1129 0.0784 0.1066 0.1254 0.1066
0.4702
可以看出，非常接近设定值。
问题5：
Matlab绘制地图的好材料
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3115557&from^^uid=153990
问题5描述：
各位有没有推荐的matlab绘制地图，还有相关专题图的好材料？
有空间坐标系的地图的绘制，如果matlab游刃有余的话，再好不过了。
1.我知道有个m_map工具包。
2.有没有matlab自身带的相关工具、函数啊。这样help文档就可以查到用法了。
谢谢！
问题5回答：
可以参考MATLAB绘制中国地图
http://blog.sina.com.cn/s/blog_64367bb90100li7v.html
问题6：
收益率协方差矩阵显示不是半正定矩阵，无法使用frontcon函数
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3118781&from^^uid=153990
问题6描述：
收益率协方差矩阵显示不是半正定矩阵，无法使用frontcon函数，这个具体是由什么原因引起的？怎样改进呢？
matlab程序显示：
Non-positive-semidefinite covariance input.
少于50只股票的时候没有问题，放多些股票很容易出现这个问题。。。
问题6回答：
err_cnt = 0;
for i = 1:1000
try
a = rand(3);
c = cov(a) + .0001 * eye(3);
m = mean(a);
mvnpdf(a, m, c);
catch me
err_cnt = err_cnt + 1;
end
end
Results in 0 errors.
问题7：
请问谁知道matlab关于DEA的BCC模型的程序代码么？
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3130325&from^^uid=153990
问题7描述：
因为写论文需要关于DEA下BCC模型的matlab程序代码，请问有人懂么？
问题7回答：
新浪博客：blog.sina.com.cn/u/1810328630 可以咨询下这个工作室
问题8：
用matlab编写一个用EM算法估计参数的程序
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3040024&from^^uid=153990
问题8描述：
请问谁有EM算法估参的程序呢？要matlab的，高手帮帮忙哇。。。！！！
问题8回答：
% 目标函数：高斯混合模N[x(i),mu,sm]=0.8N[x
(i),mu1,sm1]+0.2N[x(i),mu2,sm2]
% mu1=2,sm1=1;
mu2=1,sm2=1
clc
clear all
N=30; %变量x数目为30个
for i=1:N %构造目标函数
if rand(1)>0.2 x(i)=randn(1)+2;
else x(i)=randn(1)+1;
end
end
a(1,1)=0.8;mu(1,1)=3;sm(1,1)=2; %给定初始值
a(2,1)=0.2;mu(2,1)=-2;sm(2,1)=7;
for n=1:30 %EM迭代次数为30次
for j=1:2 %高斯分量2个
for i=1:N
p1(j)=a(j,n)*normpdf(x(i),mu(j,n),sm(j,n));
P=0; %清零
for s=1:2
P=a(s,n)*normpdf(x(i),mu(s,n),sm(s,n))+P; %
累加
end
p(j,i)=p1(j)/P;
end
temp1=0; temp2=0;temp3=0;
for i=1:N
temp1=p(j,i)+temp1; %累加
temp2=p(j,i)*x(i)+temp2; %累加
temp3=p(j,i)*((x(i)-(temp2/temp1)).^2)+temp3;
%累加
end
a(j,n+1)=temp1/N; %得到后面的项
mu(j,n+1)=temp2/temp1;
sm(j,n+1)=sqrt(temp3/temp1);
end
end
问题9：
matlab在欧式期权和美式期权的应用程序
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3083297&from^^uid=153990
问题9描述：
matlab在欧式期权和美式期权的应用
问题9回答：
matlab基础论文：基于MATLAB的欧式期权定价与隐含波动率应用
http://www.docin.com/p-202933055.html可以参考
问题10：
MATLAB坐标轴有效位数
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=3053909&from^^uid=153990
问题10描述：
各位大侠，请问如何将MATLAB图形中纵坐标轴的数字设置成相同的有效位数（精确度）？谢谢~~
问题10回答：
图画好后从新标度
set(gca,'YTick',)
set(gca,'YTickLabel',{''})
如果还要标度其他点，如0.500
set(gca,'YTick',[0.500,])
set(gca,'YTickLabel',{'0.500',‘’})
吾尝终日而思矣 不如须臾之所学也
每日有所思，有所问，有所解，有所答，有所获
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