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 6500
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作者： 杨学敏 (中山大学)
邮箱： amelia_xmyang@126.com

 

目录

 

「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”）

 

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