20180208【充实计划】第612期

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充实每一天 发表于 2018-2-8 06:57
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stata的计量经济学高级
1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
https://bbs.pinggu.org/thread-6069585-1-1.html


2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
24 * 简介：图解最小二乘法
25
26 do B1_ols_gr1.do
27
28
29 *--------
30 * 估计
31 * H1: 二者之间存在线性关系（解释变量 X 是非随机的，被解释变量 y 是随机的）
32 * y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + ... + ak*xk + u
33 * y = Xb + u
34 * H2: X 是满秩的，i.e. rank(X) = k
35 * H3: 干扰项的条件期望为零（模型的设定是正确的）
36 * E[Xu] = 0 or E[u|X] = 0
37
38 * OLS 估计式的推导仅需要上述三个假设即可：
39 * E[X'(y - Xb)] = 0
40 * X'y - X'Xb = 0
41 * ==> X'Xb = X'y
42 * ==> b = inv(X'X)*X'y
43 * E = E[inv(X'X)X'*(Xb0+u)]
44 * = b0 + inv(X'X)X'E
45 * = b0 /*OLS 估计量是真实值的无偏估计*/
46 * y_hat = X*b /* 被解释变量的拟合值*/
47 * e = y - y_hat = y - Xb /* 残差 */
48
49 do B1_ols_gr1a.do
50
51 * Stata 估计命令
52 use B1_consume, clear
53 regress consume income /*常数项是stata自动加入的*/
54 reg consume income if income>300
55 reg consume income in 5/11
56 regress consume income
57 predict y, xb
58 predict e, residual
59 list
60
61 *--------------估计结果的解释--------------------
62 * 估计式的矩阵解析
63 local N = _N
64 gen cons = 1
65 mkmat consume, mat(y)
66 mkmat income cons, mat(X)

67 mat b = inv(X'*X)*X'*y

3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
为了做一篇实证分析的论文，没有逃出stata的凤爪。原来总觉处理大数据，统计分析离自己很远很远，原来只是差了一篇论文的距离。一直以为学术很玄妙，很神秘，想不到自己有一天也得爬“蜘蛛网”，也要上science direct。曾经以为只有学霸才需要做的整理文献，而今自己也得用Mendeley。“抄袭”这个概念被我朴素的认为只是对着原文一个字一个字地搬家，而今的高科技叫“查重”。如果想体会一下学术的感觉，试着去做一篇实证分析论文，就会有买了游乐场通票的体会。


Stata软件这次真的是现学现用，之前顶多用Excel求和套个公式之类的。讲真，stata真是比较全能，从数据整理，简单分析，画图，描述统计，统计检验，回归分析，这些活儿都包了。让我这个学术小白真是佩服。Eviews虽然是专注经济领域分析的，但囿于命令为窗口式操作，和stata自行编程的灵活性相比就稍有逊色。Excel的数据处理和存储功能虽然强大，但stata的精细作图功能更胜一筹。换个角度，功能越强，掌握起来也越耗费时间，就好像武器越先进，读说明书的时间和练习操作的时间就越长。慢慢学习吧。


现在做论文，数据来源有电子商业数据库（过去是纸质版甚至资料不全），数据分析有专业软件（过去软件没功能不全），参考文献有专业库（不用去图书馆了，外国资料不用翻墙很多也能找到），抄袭越来越难了（查重软件越来越智能了）。那么最关键的问题就是，这些科技使得做学术越来越方便，但学术创新越来越难了。

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