学海无涯,回头是岸

如何学好计量经济学?

19 09月
作者:Ayan|分类:计量模型

我相信大部分同学学习计量,是偏向于应用的,即利用计量完成毕业论文等内容,而不是想精通计量然后研究计量方法。所以,目前大部分高校以推导、通过考试为目标的计量经济学课程就显得非常鸡肋,因为就算你公式推得很溜,但不会实操还是等于一团浆糊,如果很不幸的遇到念PPT的老师+使用国内计量经济学教材,那有可能你连回归到底回归了个啥都不知道……

作为一个跨专业并且研一就有一点论文成果的人,我觉得在这个问题上我有一丢丢想分享的。本文的主题是“如何在最短的时间内能够利用计量进行简单的实证研究”。如果顺利的话,运用本文的路径,两个月时间内,计量水平就可以完成本科毕业论文。

一、前期准备工作

前期的准备工作就是买书、买软件,把硬件条件补齐了。

必备软件工具:Stata15,excel,Endnote+NoteExpress,OneNote或印象笔记。

必备书籍:《计量经济学导论:现代观点》(伍德里奇著)、《高级计量经济学及Stata应用》(陈强著)。注意,导论的数据和stata命令指南可以在经管之家(原人大经济论坛)找到,陈强的数据可以在其个人主页找到。

其他备选工具及书籍:

软件:网易有道词典(划词查义)、Xodo(win下最好的pdf阅读器之一)、mathtype(公式输入)、Xmind(思维导图)

书籍(看完计量经济学导论后按这个路径学习高级计量):《精通计量:从原因到结果》(很详尽的计量方法与实际之间关系的教材)→《基本无害的计量经济学》(上本书作者写的高阶晋级版本)→《基本有用的计量经济学》(国人里面写的比较好的)。《时间序列分析》(汉密尔顿)、《横截面与面板数据的计量经济分析(第二版)》(伍德里奇)比较硬核,也可以备选。

二、学习路径

以应用为目标学习计量经济学的话,我认为主旨在于“最短时间内理解计量的内涵和相应的统计软件操作”。因此,本文路径的主要目标有两个,一是理解计量为何物,二是能够利用stata实现基础的计量操作。

1. 入门学习:15天左右(需要用到Stata的gsw手册、计量经济学导论(以第五版为例)、OneNote(印象笔记也行))

在这个阶段,你需要掌握计量(统计)软件Stata的基本操作,并对计量经济学是干嘛的有一个初步的了解。

注:stata的gsw手册是stata官方的入门手册,在stata里输入help gsw并点击任意一个蓝色的GSW即可打开(必须要用adobe reader才能直接在软件内打开),也可以在stata的安装目录下找到docs文件夹,点击里面的gsw.pdf打开(如果是mac系统则是GSM)。

*入门阶段的学习,只需要通读gsw手册并读完计量经济学导论的1、2章(计量经济学的性质与经济数据、简单回归模型)即可。记得阅读过程中所有可能有用的点都最好用电子笔记记录下来,因为这些东西很容易忘掉,尤其是操作方法和一些公式,所以记录下来可以方便以后忘记时搜索查阅。

* 需要注意的细节有两个:①计量经济学导论应该优先阅读,至少了解回归的意义是什么,数据有什么类型,OLS如何推导。关于OLS的假设如果前期看不懂可以先记下来,不必现在就纠结于那些假设的意义何在。②在导论里看到的所有例子都会有相应的数据,你需要将它们在stata里面实操一遍看看是否能得出一样的结果,前两章用到的命令主要是reg。

2. 基本的计量学习:40天左右(需要用到计量经济学导论、OneNote)

在这个阶段,可以算是正式进入计量经济学的学习了,经过gsw的学习你应该已经清楚Stata这个软件的使用方法、如何使用stata进行描述统计和基本回归以及回归是个什么玩意儿了。因此,本部分的主要内容就是学习基本的计量并能够将其应用于软件实操中。学完这一部分,本科的毕业论文实证部分就可以完成了。

*导论需要阅读的章节(可按此顺序阅读),注意从这里开始不要去纠结公式推导过程,只需要理解公式里参数的含义,并能够在stata里实现例题的结果

3 多元回归分析:估计,理解多元回归是如何实现的,有什么特性,什么是R方、误设分析、多重共线性等。

4 多元回归分析:推断,理解t检验意义何在、F检验较t检验的区别与相同点、P值是怎么来的以及怎么用的、置信区间与这些检验的关系等。

7 含有定性信息的多元回归分析,懂得如何对二值信息进行回归分析与结果解读。

8 异方差性,了解什么叫做稳健标准误(而不是把这个当成稳健性检验)、异方差的影响、如何检测并消除或减轻异方差的影响。

5 多元回归分析:OLS的渐进性,只需要了解渐进性的意思、意义,不用细抠

6 多元回归分析:深入专题,这一章偏向探讨一些细节和对回归结果的理解,通读并理解含义。

9 模型设定和数据问题,了解你的模型永远是不完美的,如何检验模型误设、对于样本数据的问题如何理解和简单的处理。

学完上述基础知识后,基本上勉强够本科毕业的横截面回归知识你就已经掌握了,接下来就是进阶部分,金融类的学生可以学一下10~12章有关时间序列的部分,非金融类学生(金融类也建议学)可以学习13~15章节以掌握面板数据的分析方法。最后,第15章的工具变量建议所有学生都认真掌握。

学完这些,本科毕业就毫无问题了。注意面板数据分析方法要认真思考固定效应模型和随机效应模型的选取,一定要从非观测效应的角度出发,hausman检验只能作为前提假设的一种检验。

3. 进阶学习

其实学完上述章节后,你的计量基础就已经比较稳了,接下来可以用到啥学啥了。这个时候,陈强的《高级计量经济学及stata应用》就派上了用场。当你看到文献需要某种方法时,你可以用这本书作为参考,找到相应的原理和实操步骤学习,就可以快速掌握某种方法的使用了。其中常用的双重差分法、断点回归等方法建议所有人都学习一下。

三、数据处理

做过计量的人都知道,实证过程中数据处理的时间占80%,最后跑计量反而只需要20%的时间,打了这么多了,以防没人看,有人赞再更新吧。大概包括:常用数据库及使用方法、如何快速将数据处理为面板数据、常用的数据处理命令等内容。


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