感觉写论文的一大难点是数据的处理

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我有一个感觉不知道对不对。读完一篇金融实证的论文之后，想学习里面的方法进行论文的replication。发现计量方法都是普通方法，各种组合一下而已。然而其数据的处理确实比较发杂的。一方面是量比较大，一方面是需要整合。

一直都没有专门的课程学习如何用计量软件把这些数据处理成自己需要的格式。不知各位金融专业的小伙伴们有没有专门学习过或者有什么推荐的参考资料？

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关键词：写论文 Replication replica cation replic 参考资料 金融专业 小伙伴 论文 课程

数据处理就自己好好弄呗。。。你计量都会，数据整理不会？

是的，楼主说的对。我读的是金融，数据处理确实很麻烦。
要命的是一个数据类型如果不显著的，就必须要换另一个数据类型。
累死

岳林峰 发表于 2015-10-28 13:32
数据处理就自己好好弄呗。。。你计量都会，数据整理不会？

举个栗子~
我最近看一个关于投资者投资期限与股利的论文，长期投资者和短期投资者的划分用的turnover ratio，然后计算每个季度，每个投资人对某个股票的总持有量，比如一支mutual fund，他每个股票的turnover ratio在三年内有什么变化，然后再划分。投资人划分完了还要去看各个公司对应的ownership，是长期投资人多还是短期的多。这样其实就有很多计算量。

大概也是我还不太会用软件处理这些东西吧，望指教。

BIG钊钊 发表于 2015-10-29 00:15
举个栗子~
我最近看一个关于投资者投资期限与股利的论文，长期投资者和短期投资者的划分用的turnover ra ...

几个简单的编程语句就搞定的事。。又没让你手工整理几百万观测数据。。。

BIG钊钊 发表于 2015-10-28 01:55
我有一个感觉不知道对不对。读完一篇金融实证的论文之后，想学习里面的方法进行论文的replication。发现计量 ...

其实最难的是发表

BIG钊钊 发表于 2015-10-29 00:15
举个栗子~
我最近看一个关于投资者投资期限与股利的论文，长期投资者和短期投资者的划分用的turnover ra ...

这是非常正常的 有统计数字说明一个data scientist的工作90%的时间都是用来做data preparation，实际的data analysis 和做report都只需很少的时间；比如我的导师和其他教授合作的大project 也许要做上5,6个月 实际的数据分析基本一两个小时就做完了 绝大部分时间都是用来做数据的收集和前期处理了

其实最难的是写作的过程。数据整理不消耗脑力，水到渠成。但论文写作就比较耗体力了。

参加论坛CDA系列课程就全都会了
https://bbs.pinggu.org/thread-3957217-1-1.html

因为这关系到你自己的结果，结论，属于自己的研究成果