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[访谈] [范红岗]人大副教授十二五国家规划教材《计量经济学》作者范红岗在线访谈汇总   [分享]

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逐梦的太阳 在职认证  发表于 2020-4-30 12:03:01 |显示全部楼层



简介

范红岗:中国人民大学 数学学院 副教授,经济学博士
交流领域:计量经济理论与应用(主要为微观计量经济领域)

2004年9月-2007年7月 中国人民大学 数量经济学专业 经济学博士
2001年9月-2004年7月 中国人民大学 数量经济学专业 经济学硕士
1997年9月-2001年7月 太原理工大学 信息与计算科学专业 理学学士

工作经历:
2007年8月-至2018年6月中国人民大学 信息学院;
2018年6月—至今中国人民大学 数学学院
2011年8月-2012年8月 斯坦福大学 经济系 访问学者

科研成果:
部分发表论文:
☆范红岗,侯轩:“基于Bootstrap抽样技术的部分信息不可观测模型估计量比较
”,《中北大学学报(自然科学版)》,2017年第6期。
☆ 范红岗,李本钊:“分位数回归的方差估计和计算问题探讨 ” , 《统计与决策》,2017年5月(第9期);
☆ 李本钊,范红岗:“健康与经济增长关系研究 ——基于中国省际面板数据分析”,《中国物价》,2017年1月;
☆ 陈玮光,赖明勇,范红岗,韩丽涛:“投资者信心指数发布对股市的影响——一个信息传递理论分析框架”,《系统工程》, 2014年10月;
☆ 郝旭光、范红岗、闫云松(2012):“判别监管政策有效性的事前标准——基于委托—代理理论”《兰州商学院学报》 2012年第3期。
☆ 郝旭光、范红岗、周智丽(2010):“我国证券监管政策有效性的判断——一个基于超额收益和市场波动率的事后标准”,《财经科学》,2010年第7期;
☆ Honggang fan ,Guo Qing Zhao and Zhili Zhou(2009):“A Performance Measure for Credit Risk Models—Based on Chinese Capital Market”, PROCEEDING OF THE 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT TECHNOLOGIES;
☆ Guo Qing ZHAO and Honggang FAN(2008):“The Econometric Analysis on Economic Growth for China and Japan”, Biomedical Soft Computing and Human Sciences,Vol.13,No.1,pp7-12 (also accepted by FEMES2006 , Far Eastern Meeting of the Econometric Society ,which held on July 9th to l2th in Tsinghua University, Beijing, China);
☆ Honggang FAN and Guo Qing Zhao(2008):“A Modified Behavior Finance—Based on a Non-standard Preference and Investors’ Heterogeneity”, the Sixth International Symposium on Multinational Business Management,《南京大学出版社》 2008,pp645-660.
☆ 赵程程,范红岗(2008):“金融市场有效性联立检验的再研究”,《广东金融学院学报》,2008.3:115-122。(通讯作者:范红岗);
☆ 范红岗、赵国庆(2007):“EMH质疑与行为金融理论发展”,《统计学评论》, Vol.1.2007:126-1345;
☆ 王杰亮、范红岗、谷敏强(2007):“粗糙集计算方法及应用研究”,《北京师范大学学报(自然科学版)》2007年第6期:595-598;

著作:
赵国庆,范红岗主编:《 EViews/Stata计量经济学入门(21世纪经济学系列教材)》中国人民大学出版社 2014年10月30日;

科研项目:
☆中国人民大学青年基金项目:07XNB008“一个混合修正的行为金融模型”(主持);
☆参与国家自然一项:随机模糊环境中双层规划问题的研究;
☆参与国家社科一项:中国资本市场监管有效性研究——基于博弈论的视角;
☆参与研究品牌计划基础研究项目:图和流形上的分析和复杂网络研究及其应用
☆主持中国人民大学本科计量经济学课程在线建设

荣誉获奖:
北京市精品课程计量经济学主讲人之一;
2017年中国人民大学教育教学成果奖一等奖(以学生为中心,适应学科交叉、个性化发展的立体化数学教育体系建设与实践)主要完成人之一


-------------------------------------问答汇总-------------------------------------

Q1坛友wuhui1018:
范老师好,现在都在讲在大数据,人工智能、机器学习,想问这个对于计量经济学的理论研究和应用带来哪些冲击?这些传统的计量模型还适应吗?

A1:您好,关于大数据,人工智能和机器学习,对计量经济的最直接的冲击可能就是原来准备学习计量经济学的人转学这类课程了;至于对计量经济学研究和应用,我不认为会有太大冲击,因为各个科学之间的发展是相互促进作用;计量经济学本身是统计和经济学科的交叉学科,他的理论发展本身和经济学科密切相关;而大数据,人工智能和机器学习只是工具,如何您利用这些工具去分析经济问题,而您根本不了解经济相关理论,我想您的分析很难有深入的见解。这就是计量经济学和他们最大的区别;这些工具和计量经济学的理论之间有相关联的地方,也有着很大的不同。计量经济学本身在历史上也促进了统计理论的发展,学科之间更多的应该是促进作用,而不是抑制作用。

Q2坛友ajzyyp:
范老师您好,目前在学习面板计量模型。目前很多研究都在使用面板数据,但是对于固定效应模型和随机效应模型的选择,我还是把握不足,请问什么时候选择固定效应模型,什么时候选择随机效应模型?

A2:您好,随机效应和固定效应在一定假设下都是最优的;随机效应由于假设未观察个体效应与误差u独立,这常常与实际不符合;而固定效应允许未观察个体效应与u相关;因此,通常建议你使用固定效应;但是,固定效应的处理由于与组内均值作了查分,无法估计估计不随时间变化的变量的参数(例如性别等);另外,Hausman检验也可以帮您做参考;实际中,当你进一步学习和实践时,也许您还需要考虑如何控制误差间的异方差和序列相关性,或者需要IV估计。

Q3坛友hyzz2002_1999:
范老师好像前两位同学提问的那样 就现在的科研来说 都在讲大数据、面板数据这些分析对象 像Eviews这样经典计量经济学入门的软件是否还有学习前景?

A3:您好,任何软件只是辅助理论方法应用于实际研究;Eviews仍然在不断更新,并拥有不少使用者;目前Stata由于商业运行好些,更为流行;这并不阻碍Eviews的使用,也不能简单的说学习他没有前途。

Q4坛友胡一柏:
范老师,您好。原来没有学习过计量,现在做研究要做实证需要数据处理。请问计量经济学的学习及应用,应遵循什么要求?谢谢

A4:您好,学习计量经济学理论与应用,有很多不同的途径;每个人有不同的背景和需求,需要采取对自身更为有效的方法,才是最合理的;对于一般的需求,也许您选择上一门或几门计量经济学课程是一个不错的选择;各个课程所设定的目标不同,要求也不尽相同;理论性强的课程,需要您学习较多和较深入的代数、微积分、优化和统计知识,甚至要求具备一定的软件编程能力;而应用性较强的课程,要求在了解基本理论后,对软件的掌握操作可能是必备的;

Q5 坛友wumingfeng2006:
在面板数据回归中不是应该针对每个个体i都会产生一个βi吗,为什么最后的分析结果只会有一个回归系数,是将每个个体回归的βi取了平均吗?

A5:您好,你所说的每个个体输出一个βi是传统固定效应比较重视的一个分析,如果你希望输出这个系数,可以在线性回归模型中,通过添加每个个体的虚拟变量(即LSDV方法)来获得;你说的输出一个个体βi,通常的软件采取的是取平均值;

Q6坛友vii77:
范老师您好,在进行面板数据模型的学习时,有的同样的模型,不同的学者在利用这个模型时,所设立的前提条件都不尽相同,能请问一下这是为什么吗?

A6:您好,你所说的情形不仅仅发生在面板数据模型,事实上,在所有的计量经济模型运行中都会有这一情况;不同学者做不同的假设,可能为采取不同的估计方法,或是为同一估计量拥有不同的性质,也可能取决于他所分析的实际问题满足的条件;比如回归模型,如果假设仅条件期望和一些识别条件,你可以使用OLS估计;若果假设了其分布,您就可以使用MLE估计

Q7坛友fillshun:
范老师你好,我的门槛回归结果,T值过大(81.36),有什么办法可以解决吗?

A7:您好,您所说的T是门槛值吗?如果是的话,您可以试验让stata设置选择多个门槛值。

Q8坛友@明明如月:
范老师好,我最近在学习计量经济学过程中很是吃力不知道老师有哪些好的入门书籍推荐?

A8:您好,入门计量经济学在国外较为流行的有Wooldridg,eJ.M., Introduction Econometrics或Stock,  J.H. and M.W. Watson, Introduction toEconometrics;由于国内计量经济教课书,我仅仅读过赵国庆老师的计量经济学,您可以参考。其他国内书籍,我没有看过,无法给您推荐。

Q9坛友Venusfortune:
范老师好,我在准备硕士论文使用的是面板数据,对于stata的应用并不是很熟练,跪求老师帮忙指点迷津。

A9:您好,对于使用Stata分析面板数据,市面上有很多讲义或课程,您可以利用网络搜索一下,这种实操过程,您如果急需,可能一个快速的方法就是跟着老师学一下,明天晚上,我在经管之家有个免费的讲座,涉及到入门到panel data state操作,您可以听一下,看是否对您有所帮助。

Q10坛友xuying-:
范老师好,对于非平衡面板数据不是很了解,老师什么时候能针对性的讲解一下非平衡面板数据的处理以及相关模型呢?

A10:您好,对非平衡面板数据,主要有两类处理方法:1、在数据的缺失与个体选择无关时,简单取其值为0;2、在数据缺失与个体选择相关时,您需要关注样本选择问题造成的缺失;以后有机会,我再做个详细介绍

Q11坛友小小麟:
范老师好,我在看英文文献的规程中总是看不懂有些结论是如何出来的,是我自身计量经济学的知识不够扎实么?但在看计量的书的时候总被一些公式劝退,有什么更好的方式学习计量么?

A11:您好,我理解您所说的不知结论如何出来,指的是实证结果;这种情况的出现,很可能是您没有理解所对应的方法都具体实现过程;如果是您不知理论结果和公式怎么出来的,很可能是您的数学功底不足。

Q12坛友小小小庄:
计量实证分析中,为什么模仿老师的案例就可以获得理想的分析结果,而使用自己的数据集却常常无法获得理想的结果?

A12:您好,出现这种情况,有可能是老师为了演示其方法,选择了一个利于获得其结果的数据;也可能是他没有给您说清楚您操作过程所需注意一些细节;或许是您所选的数据并不符合他所介绍的方法,而您错误的利用了方法。

Q13坛友zhangchunyuey:
范老师好,我的专业是概率论与数理统计,如果想读经济学的博士,应该学习哪些课程做好衔接,或者说关注哪方面的研究呢,谢谢您的回答

A13:您好,您这属于转了专业,您可能需要补充微观经济学,宏观经济学和计量经济学入门知识;如果说研究方面,这个取决于您将来的研究方向;如果您希望攻读计量经济方向的博士,您可能需要首先读一下经济系博士应该需要读的计量经济学的课程,其中MIT与Stanford关于非线线性计量的一些公开资料您可以参考一下;然后听一些专题性的计量讨论。

Q14坛友说好不哭吖:
范老师好!实证分析的模型如何建立?

A14:您好,这是一个相当实际而大的话题,我只能告诉您基本的思想:首先从您所研究的领域看有无相关的理论模型,如果有,再试验把他转化为计量模型;如果没有,这个就需要长期的经验和不断试验来看什么的变量对您的问题分析是重要的。

Q15坛友指尖疏影:
范老师您好!非线性计量经济学的理论非常复杂,不明白详细理论是否可以学懂受限因变量,幸存分析,分位数回归等方法?

A15:您好,非线性计量经济理论只是保证了您在分析非线性模型时,在什么条件下可以给出一个可靠的估计和检验结果;没有掌握其,并不影响您对受限因变量,幸存分析和分位数回归方法对应用;不过,您要想深入了解这些模型在各种情形下的性质,掌握一定的非线性理论对您将会有帮助。

Q16坛友小朋友你是否有很多问号:
范老师,在回归分析中,我们老师建议选择稳健估计;但也有教科书建议WLS估计,究竟哪个选择更好?

A16:您好,选择稳健(方差)估计,是一个相对稳妥的办法;但是如果您对问题有较为深入的研究,又对异方差形式有较为可靠的了解,您可以考虑使用WLS获得更为有效的估计。

Q17坛友如果你追到我:
范老师好!Stata回归分析中方差的选择,有多种default,robust,bootstrap,都有什么区别?

A17:Stata中方差,default通常是在同方差假设下获得的,而roboust通常允许异方差和序列相关性;bootstrap是通过bootstrap取样方法直接计算的样本方差,在模型数据较少或难以估计时,bootstrap常常是一个较好的选择。

Q18坛友其实都没有。:
范老师好!如何学好计量经济中所使用的矩阵,微积分和概率统计工具?

A18:您好,您可以选择一本计量书,其书对涉及到这些方法有简明扼要的讨论,然后反复学习,并掌握他;比如Davidson&Mackinnon (2004)和Hayashi(2000)是不错的起点。

Q19坛友bgynice:
范老师您好!有人说分位数回归是一种稳健的估计方法,这是什么意思?他适合分析哪类问题?

A19:您好分位数回归,本质上和序统计量密切相关,一个或几个极端值不会影响严重影响数据的顺序,因此其估计是相对稳健的,这一结果也是相对OLS估计而言的;这一方法适合研究关注某些特殊人群的研究,比如贫困人口,也适合分析诸如最低工资,job training等政策评价问题,因为这类问题常常针对的是某些特殊人群。

Q20坛友奈姆希:
范老师,您好!我在用stata进行panel data分析时,Hausman检验值为负,此时,如何选择RE和FE?

A20:您好,Hausman检验值为负说明,该检验对您的模型无效,其模型假设不成立;此时,您可以更具您所关注的问题,如果您关注的时间不变的变量,您可以使用RE,而在使用时加入一些控制变量,以控制自变量与个体效应的相关性;否则,你可以考虑FE。

Q22坛友 18249079690:
范老师好,对于数学基础不好的同学如何学好计量经济学理论?

A22:您好,我的理解是您希望能够较好的使用计量经济理论方法,这个对于基础薄弱的同学,最好的捷径就是跟随一个好的老师,学会正确使用计量分析方法,让他领着您注意到关键性的步骤,并让他教会您在需要时,知道如何对估计和变量做出正确的选择;但是如果您还想自己掌握计量经济理论,您可能在学会使用计量方法后,还需要熟练推导理论结果,并了解每一步推导对根据,这一步有些困难,但突破了,您也会增强您对数学基础。

Q23坛友雨杨君:
范老师您好,我想问内生性问题,数据是面板数据,模型为固定效应,工具变量只能找到弱工具变量, 有看到资料说用LIML方法可以用解决弱工具变量问题,想问STATA面板固定效应的LIML如何使用?命令是什么?之后的豪斯曼或者DWH检验如何进行? 谢谢老师。

A23:您好,就我所了解的,当那您遇到弱IV时,你可以试图通过方法寻找更好的IV,您所说的文献支持LIML主要是说他有较好的有限样本性质;但这一方法使用的前题是您的分布假设是正确的,否则他首先是不一致的,那样您的首选可能就是IV方法了。另外,据我所知,LIML主要应用于联立方程组模型,其中模型中仅仅只有一个过渡识别模型;我搜索stata命令,并没有发现你所期望的应用,也许您可以查询一下网络看看是否这类软件包。

Q24坛友LLLLLL_:
范老师好!在stata中用ivreg2命令跑回归时(加了固定效应),stata的结果给了以下的Warning。查了一些资料 还是不明白是哪里的问题,不知道指的是哪个矩阵不满秩。请问要怎么处理呢?


A24:您好,从您输出的结果提示里,明确说明了您的协方差矩阵是不满秩的,这在使用固定效应的GMM处理时是一个必然的问题,此时,您需要丢掉一个数据来使得协方差矩阵满秩,您可以试验一下。
关键词:计量经济学 人大副教授 计量经济 在线访谈 十二五

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zgs3721 发表于 2020-4-30 16:15:34 |显示全部楼层

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谢谢LZ
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cuht 发表于 2020-4-30 20:37:28 |显示全部楼层

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sq2008 发表于 2020-5-1 08:28:09 |显示全部楼层

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小瓶九阳丹 发表于 2020-5-5 17:52:58 |显示全部楼层

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piiroja 发表于 2020-5-5 23:19:27 |显示全部楼层

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thx for sharing~
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proust07 发表于 2020-5-25 09:47:36 |显示全部楼层

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支持写出好书
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henanlixiaokai1 学生认证  发表于 2020-5-25 10:04:20 |显示全部楼层

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dyl2224 发表于 2020-5-25 10:25:55 |显示全部楼层

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西门高 发表于 2020-5-25 10:29:56 |显示全部楼层

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