知乎热议:经济学专业博士如何学好高级计量?

发布时间:2021-01-28 阅读 1093

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作者: 杨学敏 (中山大学)
邮箱: amelia_xmyang@126.com


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编者按:

自打背负着「家族荣耀」的担子开启我的博士生涯起,我就一直梦想着成为一个硬派技术控 …… 想想那种手起刀落的感觉就让人兴奋。

然而,很快,就发现,自己,放弃挥舞三节棍 …… 就连单节棍也搞不定呀! …… 计量好难!

说点正经话吧:经济学专业博士如何学好高级计量,该看什么书?和其相关的数学又应该学到什么程度?

今天闲逛知乎,居然发现这是一个热议的问题,让我窃喜!居然发现这么多同道中人!

热闹!有吐槽的,有认为要扎好马步的,也有认为计量只是工具,了解原理就好……,不一而足。

花点时间,梳理出来,共勉。

希望,不久的将来,我能抡得起双节棍!吼吼哈哈!

Source: https://www.zhihu.com/question/359380629

1. 心理建设篇

  • 信念感是相当重要啊!!!
    • 这意味着对手中的工具有一种信念感。我一开始刚进博士项目时喜欢理论和建模,后来喜欢宏观和计算,对于计量有所偏见,认为线性模型太简单,解释不了我要解释的现象。带着这种偏见自然也没能在一二年级打好基础。后来到了写论文阶段,又变得对于模型非常谨慎,追求实证结果,所以又回来恶补了计量,绕了很多弯路。所以,看清楚一个工具的价值,然后潜心理解,才能有所收获。对于接触数据的人,计量的重要性毋庸置疑。(来源:网友“Mercer”)
    • 没有信念,真的会被三高摧残!
      (来源:网友“石膏小狗”)
  • 做研究就像搭积木,慢慢来,比较快
    • 积木块越多,能搭的城堡越大。(来源:网友“树苗”)
    • 以前不爱了解不同领域的东西,不爱积累工具,后来做研究发现还是见多识广好!
      (来源:网友“Mercer”)
  • 好的计量工具是理清思路、扎实写作和偶尔灵光一现的必要条件啊!
    (来源:网友“假如爱有天意”)

2. 学习方法篇

  • 首先,要对计量的基础理论有所了解。其实所有模型都是一个解决思路,一次课就能讲完基本原理。
  • 其次,需要弄清楚不同模型(不同工具)的适用范围和优缺点,在合适的地方应用合适的工具解决问题即可。这样一来就不用纠结于技术细节,而是对每个模型都有一种感性的认识。
  • 最后,在应用时,建议找一个项目边看书边动手做。光看书不做永远都学不会计量!!!
    (以上来源:网友“jj1010zz”)
  • 作为一个经济学博士深深领会到高级计量的重要性。我的方法就是干中学,高级计量的课程一遍下来每个人都是懵逼的,但是好在有了基本的认识,知道每个方法和问题的出处。接下来,最重要的是在做研究和写论文过程中反复的实践练习。比如工具回归在实证的时候都会用,每用一次查一下书,推导一下公式,其基本原理理解便会越来越深刻。
    (来源:网友“读孤九本”)
  • 对重要定理或者命题,做到能够复现证明,否则就很难真正弄清楚定理成立的原因,当条件变化的时候也就不知道如何调整结论。而对于不那么重要的定理和命题,知道证明的思路和大致过程即可。
  • 对于相近的概念,要能分清它们的区别和联系,为什么会有这样的区别。比如GLS和WLS,IV和2SLS。
  • 微积分、线性代数和概率论的数学基础基本就够用。如果遇到自己不熟悉的数学概念,临时去有针对性地补这一部分的数学知识就好。此外,费曼学习法推荐了解一下~
    (以上来源:网友“Karas”)
  • 如果想打好一个坚实的理论基础,概率论和数理统计要学到能够熟练地在矩阵形式下操作的程度。以及深刻理解各种asymptotic distribution的推导,主要方法包括Slustky、Delta Method,continue mapping theorem等等。
  • 另外,关于推导分布很重要的一点就是理解各种收敛,以及收敛的关系。这里,我们老师用了类似于实变函数的等价无穷小,高阶无穷小这些东西。目前看来,这样的学习过程是痛苦的,但是是有益的。每天写作业推导完各种奇葩的分布后,你会发现教材上写的东西都是儿童玩具。
    (以上来源:网友“Karas”)
  • 做理论——得多学bayes approach,频率学派的话要搞懂依概率收敛``slutsky等等基础性东西
  • 做应用——要有意识学会argue内生性问题,认真学面板数据模型
    (以上来源:“匿名用户”)

3. 学习资源篇

3.1 统计基础类

3.2 高级计量经济学

以下五本书学透基本上可以说高级计量经济学就学的很好了,书不用找太多,数学基础的话只需要概率论与数理统计、矩阵代数。

  • 洪永淼教授《高级计量经济学》,这本书吹爆,B站上有视频课,配合使用就好。其实我觉得这本书可以直接看第八章(广义矩方法)和第九章(极大似然估计)。当然,要先熟悉一下符号。
  • 厦大的黄皮书高级计量经济学导论。这本书的内容还是中级计量经济学的框架,数理推导比较友好,有实例,适合用于快速复习。对中级的内容熟悉,矩阵代数学得不错的话,这本书一到两天就可以刷完了。对中级计量不熟悉的话,可以参考伍德里奇《计量经济学导论》。这是一部大部头著作,不用全看,找到你不熟悉的领域,对应复习一下就行了。
  • 洪永淼教授《高级计量经济学》,这本书吹爆,B站上有视频课,配合使用就好。其实我觉得这本书可以直接看第八章(广义矩方法)和第九章(极大似然估计)。当然,要先熟悉一下符号。 (以上来源:网友“云卷云舒”)
  • 本科大四的时候自己干翻一本Hayashi,基本帮忙解决了PhD期间遇到的问题!另外,修统计推断用的课本也值得推荐—Casella and Berger。(来源:网友“Good Inflation”)
  • 陈强的高级计量经济学还不错!对着stata做就行了(来源:网友“爱英斯塔”)

3.3 微观计量、因果推断

  • 芝加哥大学 Chris Hansen 应用计量课件(含代码)。介绍了回归,IV,Panel,Causal inference,sparse econometrics,个人感觉内容很扎实也很简练:C. Hansen 课程主页
  • NBER 2007 暑期课。这个不用多说是经典了!主要是微观计量,覆盖很全面,另外还有Imbens大佬的choice model: NBER 2007 暑期课主页
    (以上来源:网友“Mercer”)
  • 推荐一本时间序列的书,这本书最出色的地方在于简明,简明,简明。基本没有推导,在简要介绍了传统的时间序列方法以后,浓墨重彩的讲了state space model,以及如何用simulation方法estimation。我记得教授讲过,Dickey Fuller statistic的distribution?现在是什么年代了,记那干嘛,tabulate!我认为这本书(slides deck)把时间序列计量经济学的想法和世界观讲的很清楚,这些东西许多教科书不会讲,讲了也会淹没在大堆大堆的推导和证明里:时间序列教材
    (来源:网友“阳羽”)
  • 软件和代码
    • 纽约联储研究员开发的基于Python的 high-dimensional fixed-effects package,对应STATA中的HDFE:pyhdfe 对STATA导出表格比较绝望的同学可以试着用Python流水线操作。作者同时还开发了基于Python的BLP模型:pyblp
    • 斯坦福Jens Hainmueller教授写的 synthetic control package:synthpage
      (以上来源:网友“Mercer”)

4. 相关推文

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