測(cè)測(cè)您的計(jì)量實(shí)證水平——經(jīng)管代碼庫(kù)誠(chéng)邀各位英豪

是 否 +2 論壇幣

k人 參與回答

經(jīng)管之家送您一份

應(yīng)屆畢業(yè)生專屬福利!

求職就業(yè)群

趙安豆老師微信：zhaoandou666

經(jīng)管之家聯(lián)合CDA

送您一個(gè)全額獎(jiǎng)學(xué)金名額~ !

立即領(lǐng)取

感謝您參與論壇問(wèn)題回答

經(jīng)管之家送您兩個(gè)論壇幣！

+2 論壇幣

測(cè)測(cè)您的計(jì)量實(shí)證水平——經(jīng)管代碼庫(kù)誠(chéng)邀各位英豪

         引子：我們學(xué)習(xí)計(jì)量的目的是什么，相信大多數(shù)人大經(jīng)濟(jì)論壇的壇友都是為了解決畢業(yè)論文，發(fā)文章的問(wèn)題。那么，您真的懂計(jì)量么？如果您認(rèn)為您懂，請(qǐng)您看看下面我根據(jù)個(gè)人實(shí)證經(jīng)歷整理的一些問(wèn)題，看能否有效的解決呢？如果您不懂，想不想快速提升自己的計(jì)量實(shí)證能力呢？在經(jīng)管代碼庫(kù)成立初期，實(shí)習(xí)版主xddlovejiao1314誠(chéng)邀您共建經(jīng)管代碼庫(kù)（網(wǎng)址：http://xalimeijing.com/forum-2626-1.html），只要以下我提出的問(wèn)題及您認(rèn)為在計(jì)量實(shí)證過(guò)程中還應(yīng)該注意的問(wèn)題，您把它提出來(lái)，用Spss/Stata/Eviews/Sas/R/Matlab/Excel等軟件解決它，并按照經(jīng)管代碼庫(kù)的格式發(fā)帖（格式見(jiàn)網(wǎng)址：http://xalimeijing.com/thread-3577368-1-1.html），@ xddlovejiao1314，@我的素質(zhì)低，我們將視情況給予您豐厚的獎(jiǎng)勵(lì)。還在等什么，快來(lái)吧。問(wèn)題來(lái)洛：         

1、 拿到一份數(shù)據(jù)資料，您能快速的判定這是什么類型的資料么？請(qǐng)舉例說(shuō)明橫截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)等的區(qū)別（送分題哦）；同理，拿到一份數(shù)據(jù)資料，您能快速的判定變量類型么？請(qǐng)舉例說(shuō)明類別變量、有序變量、定比變量的差別（送分題哦）。

2、 數(shù)據(jù)類型和變量類型明確后，接下來(lái)是方法的選擇洛。請(qǐng)舉例說(shuō)明不同數(shù)據(jù)類型、不同因變量類型所對(duì)應(yīng)的方法吧（如只寫橫截面數(shù)據(jù)，那么因變量對(duì)應(yīng)于連續(xù)變量、類別變量分別用哪些方法呢）。請(qǐng)盡可能的詳盡哦（此處僅列舉方法即可哦，不必將方法延伸了來(lái)講）。

3、 在做計(jì)量分析前，一般要做描述性統(tǒng)計(jì)分析（報(bào)告均值，標(biāo)準(zhǔn)差，最大值和最小值），做這個(gè)分析的目的是什么呢（歡迎大家深入探討，敞開(kāi)想吧）？同時(shí)，如果我有3個(gè)變量，分別為受教育年限，性別和婚姻，您能快速的利用軟件做出不同年齡、性別下個(gè)體受教育年限的頻數(shù)分布表么（送分題哦，快寫代碼，快截圖來(lái)經(jīng)管代碼庫(kù)發(fā)帖領(lǐng)獎(jiǎng)吧）？

4、 一份數(shù)據(jù)資料（尤其是微觀實(shí)證資料），一些指標(biāo)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)極端異常值，請(qǐng)問(wèn)您注意到它了嗎？有哪些手段和方法可以幫助我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)極端異常值呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明；如果發(fā)現(xiàn)有極端異常值，而我們沒(méi)處理，那會(huì)對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生什么樣的影響呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明；如果不小心和它偶遇了，我們?cè)趺唇鉀Q它呢？如果變量中不小心有大量的0，且成正偏態(tài)分布，這種情況我們又怎么解決呢？這個(gè)問(wèn)題理清楚了，對(duì)實(shí)證分析很有幫助哦，快來(lái)解決吧。

5、 高斯—馬爾科夫假定一般是做計(jì)量的基礎(chǔ)，那么它有哪些假定呢？請(qǐng)將其假定寫出來(lái)，并簡(jiǎn)要說(shuō)明假定組合的用處吧。

6、 變量的獨(dú)立同分布，同方差，且服從正態(tài)分布，是很多模型的假定基礎(chǔ)，假定是很多模型的基礎(chǔ)，那么您知道有哪些方法可以判定一個(gè)變量是否服從正態(tài)分布呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明吧（歡迎圖文并茂哦）。

7、 高級(jí)點(diǎn)的問(wèn)題來(lái)了：您是否聽(tīng)說(shuō)過(guò)異方差呢？如果模型一不小心出現(xiàn)了異方差怎么辦，會(huì)對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生什么樣的影響呢？我們有哪些手段可以去判定一個(gè)模型是否存在異方差呢？如果發(fā)現(xiàn)模型確實(shí)存在異方差了，我們有哪些辦法可以去解決它呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明，歡迎圖文并茂（這個(gè)題比前面的一些題獎(jiǎng)勵(lì)的要多些哦）。

8、 更高級(jí)的問(wèn)題來(lái)了：您是否聽(tīng)說(shuō)過(guò)變量的內(nèi)生性呢？如果模型一不小心出現(xiàn)了內(nèi)生變量怎么辦，會(huì)對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生什么樣的影響呢？我們有哪些手段可以去判定一個(gè)模型是否存在內(nèi)生變量呢？如果發(fā)現(xiàn)模型確實(shí)存在變量?jī)?nèi)生的情況，我們有哪些辦法可以去解決它呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明。這個(gè)問(wèn)題獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)比較高哦。

9、 承接第8個(gè)問(wèn)題，如果您找到了工具變量去解決變量的內(nèi)生性問(wèn)題，那么您怎樣判斷您找的工具變量是合理的呢（不要告訴我文獻(xiàn)是這樣處理的，哈哈）？我們有哪些方法可以去判定工具變量選取的合理不合理呢？歡迎舉例說(shuō)明。這個(gè)問(wèn)題獎(jiǎng)勵(lì)很高哦，歡迎來(lái)挑戰(zhàn)。

10、 計(jì)量模型中，回歸分析是重中之重。那么我們做了一份回歸分析后，要報(bào)告哪些結(jié)果呢？請(qǐng)簡(jiǎn)要做一個(gè)案例，將您認(rèn)為需要報(bào)告的東西列舉出來(lái)，并做簡(jiǎn)單的解釋吧。同時(shí)，請(qǐng)考慮下R^2是不是在所有模型中都很重要（如多元線性回歸的R^2和Logistic回歸的偽R^2,它們是一樣的么？）。同時(shí)，請(qǐng)?jiān)倏紤]有沒(méi)有截距項(xiàng)對(duì)模型有什么樣的影響呢？都是些有挑戰(zhàn)的題目哦，請(qǐng)舉例說(shuō)明，有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。

11、您做完回歸分析后，怎么讓別人信服您的模型是合理的，是最優(yōu)的模型呢？如果有人告訴您您這個(gè)模型可能遺漏了某幾個(gè)比較重要的變量（對(duì)因變量影響顯著），模型設(shè)定的有問(wèn)題，您怎么回答這個(gè)問(wèn)題呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明遺漏變量對(duì)模型結(jié)果的影響（這個(gè)也可以給高獎(jiǎng)勵(lì)哦）。同時(shí)，我們?cè)谖墨I(xiàn)中經(jīng)�？吹接行┳兞咳×藢�(duì)數(shù)，有些變量加了高次項(xiàng)（如2次），您認(rèn)為作者是評(píng)什么對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行這樣的處理呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明。您的畢業(yè)論文或者發(fā)表的文章有考慮過(guò)這個(gè)問(wèn)題么？這是一個(gè)比較有挑戰(zhàn)的問(wèn)題哦，快來(lái)挑戰(zhàn)吧，有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。

12、 再來(lái)談點(diǎn)細(xì)節(jié)的問(wèn)題，回歸分析中，您知道自變量對(duì)因變量的解釋是怎么樣的嗎？如因變量是連續(xù)變量，自變量是連續(xù)變量，兩者做回歸；如果因變量取了對(duì)數(shù)，自變量不變，要怎么解釋呢？如果因變量不變，自變量取了對(duì)數(shù)，又要怎么解釋呢？如果因變量和自變量都取了對(duì)數(shù)，模型又要怎么解釋呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明。有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。同時(shí)，如果我們做的是Logistic/probit回歸，那么回歸系數(shù)怎么解釋呢？?jī)?yōu)勢(shì)比（OR）又要怎么解釋呢？邊際效應(yīng)（均值的邊際效應(yīng)和在任意個(gè)體值的邊際效應(yīng)）怎么解釋呢？此外，模型中自變量是連續(xù)變量和類別變量，解釋有差別么？歡迎舉例來(lái)說(shuō)明哦。有高獎(jiǎng)勵(lì)。

13、漏問(wèn)了一個(gè)很重要的問(wèn)題。您知道多重共線性么？萬(wàn)一模型不小心出現(xiàn)了多重共線性怎么辦？出現(xiàn)多重共線性會(huì)多模型結(jié)果產(chǎn)生什么樣的影響那？請(qǐng)舉例說(shuō)明。我們?cè)趺慈ヅ卸ㄒ粋�(gè)模型是否存在多重共線性呢？如果真存在了，有哪些方法或手段去解決它呢？這些解決的手段有優(yōu)劣么？歡迎舉例來(lái)說(shuō)明，有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。

14、常有壇友問(wèn)因子分析和主成分分析的問(wèn)題。那您知道這二者有什么區(qū)別么？我們用這兩個(gè)方法可以解決什么問(wèn)題呢？如果我有15個(gè)指標(biāo)，我想要3個(gè)主成分，而利用因子分析/主成分分析做我只得到2個(gè)主成分，怎么解決呢？您考慮過(guò)如果一個(gè)主成分特征值為1.1，一個(gè)主成分特征值為0.9，我們?cè)趺刺幚磉@個(gè)問(wèn)題么？是像一般書上說(shuō)的特征值1一下的我們直接舍棄，還是根據(jù)具體情況兩個(gè)都保留呢，您怎么看這個(gè)問(wèn)題。歡迎舉例說(shuō)明。有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。此外，主成分回歸您聽(tīng)說(shuō)過(guò)么？它能很好的解決多重共線性的問(wèn)題哦，歡迎舉實(shí)際案例來(lái)具體說(shuō)明吧。有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。

15、 物以類聚，人以群分相信大家都聽(tīng)說(shuō)過(guò)。那聚類分析您為做么？對(duì)變量聚類和對(duì)案例聚類有什么區(qū)別呢？如果我們想聚類的變量為正偏態(tài)分布的變量，我們可以做橫向標(biāo)準(zhǔn)化的中位數(shù)聚類，這個(gè)您會(huì)做么？歡迎舉例說(shuō)明。有高獎(jiǎng)勵(lì)哦。

16、還有些我個(gè)人認(rèn)為平時(shí)我們不常接觸到（如SPSS國(guó)內(nèi)的書籍一般沒(méi)涉及），但應(yīng)用卻越來(lái)越熱的模型，如分位數(shù)回歸，泊松回歸，負(fù)二項(xiàng)回歸，斷尾回歸，歸并回歸，tobit模型等，您聽(tīng)說(shuō)過(guò)么？它們是要在什么情景下使用呢？請(qǐng)具體舉例說(shuō)明，科普推廣一下哦。這個(gè)有高獎(jiǎng)勵(lì)。

分界點(diǎn)：以上問(wèn)題您可只針對(duì)橫截面數(shù)據(jù)來(lái)看，下面我們來(lái)看看面板數(shù)據(jù)的問(wèn)題哦，歡迎大神來(lái)解答啊。需要說(shuō)明的是，由于我對(duì)時(shí)間序列這塊接觸的少，不是很了解，故而這塊的問(wèn)題相對(duì)較少。歡迎懂行的大神補(bǔ)充。

1、面板有平衡面板和非平衡面板，那您如果拿到的是一份非平衡面板數(shù)據(jù)，您怎么將其處理為平衡面板數(shù)據(jù)呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明。有學(xué)者說(shuō)將非平衡面板處理為平衡面板，會(huì)損失很多信息，建議謹(jǐn)慎處理，您怎么看這個(gè)問(wèn)題呢。歡迎盡情討論。

2、說(shuō)到面板回歸，您知道解決一般面板線性回歸的幾種方法么？混合OLS回歸，固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型這三個(gè)方法有什么區(qū)別么？我們?cè)趺磁卸ㄔ撚媚姆N方法呢？歡迎舉例來(lái)說(shuō)明。有高獎(jiǎng)勵(lì)。

3、按照N（個(gè)案）和T（時(shí)間）的長(zhǎng)段，面板可分為長(zhǎng)面板（T>>N）和短面板（T<<N），當(dāng)然還有N和T相近的面板。這幾種類型數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的面板計(jì)量各有什么特點(diǎn)呢？分別用什么樣的命令或檢驗(yàn)去實(shí)現(xiàn)一些特殊的要求（如異方差、截面相關(guān)、自相關(guān)和內(nèi)生性呢）呢？歡迎舉例說(shuō)明。有高獎(jiǎng)勵(lì)。

4、同橫截面數(shù)據(jù)一樣，面板數(shù)據(jù)也要面對(duì)多重共線性、內(nèi)生性、序列相關(guān)、橫截面相關(guān)和異方差等問(wèn)題，我們?cè)趺慈ヅ卸�面板�?shù)據(jù)存在這些問(wèn)題呢？如果發(fā)現(xiàn)了存在這些問(wèn)題我們?cè)趺唇鉀Q呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明，這個(gè)問(wèn)題會(huì)有很高的獎(jiǎng)勵(lì)哦（這些問(wèn)題可具體拆分為幾個(gè)小問(wèn)題來(lái)分開(kāi)解答）。

5、同橫截面數(shù)據(jù)一樣，面板數(shù)據(jù)也會(huì)面對(duì)方法的選擇。如因變量為連續(xù)變量、類別變量、有序變量對(duì)應(yīng)的方法不一樣，具體有哪些方法呢？請(qǐng)舉例說(shuō)明。如果能說(shuō)明下利用計(jì)量軟件如何實(shí)現(xiàn)這些問(wèn)題更好。要很高很高的獎(jiǎng)勵(lì)哦。

分界點(diǎn)：考慮到來(lái)論壇求助的很多壇友都是本科生和碩士生，可能接觸到的計(jì)量的東西可能相對(duì)更集中在橫截面數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的面板數(shù)據(jù)。故而根據(jù)我個(gè)人經(jīng)驗(yàn)整理的問(wèn)題大概就是以上這些，歡迎大神繼續(xù)補(bǔ)充并解答。此外，我個(gè)人一直認(rèn)為計(jì)量軟件實(shí)現(xiàn)是一個(gè)層次，掌握背后的原理又是另一個(gè)層次。故而，本版塊特別歡迎壇友分享個(gè)人計(jì)量知識(shí)或者軟件實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)心得（不管你是初學(xué)者還是有一定基礎(chǔ)的人還是大牛，鼓勵(lì)原創(chuàng)，高獎(jiǎng)勵(lì)）。借用我導(dǎo)師一句話：“學(xué)問(wèn)是交流出來(lái)的，不要自己一個(gè)人在那閉門造車，多出去見(jiàn)見(jiàn)世面，多與人交流······”。因?yàn)槲覀兡贻p，所以有無(wú)限的可能。奔跑吧，少年們。

         PS：經(jīng)管代碼庫(kù)版塊才成立2個(gè)月左右，現(xiàn)在估計(jì)除了論壇的版主，很少有人知道這個(gè)版塊�？疵�字大家就知道這個(gè)版塊如果做好了對(duì)需要幫助的人的好處。雖然我入駐論壇才不久，現(xiàn)在任這個(gè)版塊的第一個(gè)版主，故而誠(chéng)摯邀請(qǐng)各位對(duì)計(jì)量感興趣的朋友（不管有經(jīng)驗(yàn)沒(méi)經(jīng)驗(yàn)）常來(lái)這個(gè)版塊逛逛，發(fā)些原創(chuàng)心得帖子，分享計(jì)量模型軟件實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)然，上面這些問(wèn)題我個(gè)人也有一些思考，會(huì)不定期的分享在版塊里，和大家一起交流學(xué)習(xí)。希望這個(gè)版塊能越做越好，被越來(lái)越多的人知道和喜歡。拜托大家了。

         結(jié)尾處：推薦幾本我這個(gè)外行慢慢入門的關(guān)于計(jì)量學(xué)習(xí)的書吧。

        Spss方面的：張文彤老師的《SPSS統(tǒng)計(jì)分析教程-初級(jí)篇》、《SPSS統(tǒng)計(jì)分析教程-高級(jí)篇》、《IBM SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹》；吳明隆老師的《問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)——SPSS操作與應(yīng)用》、《結(jié)構(gòu)方程模型——AMOS的操作與應(yīng)用》；邱皓政老師的《量化研究與統(tǒng)計(jì)分析——SPSS(PASW)數(shù)據(jù)分析范例解析》；郭志剛老師的《社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析方法——SPSS軟件應(yīng)用》、《Logistic回歸模型——方法與應(yīng)用》。這些教材基本我都買有紙質(zhì)版，都學(xué)習(xí)過(guò)，各有各的優(yōu)點(diǎn)，僅供需要的朋友參考。

        Stata方面的：陳強(qiáng)老師的《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》；漢密爾頓著，郭志剛等譯《應(yīng)用STATA做統(tǒng)計(jì)分析》；陳傳波老師的《stata十八講》。如果英語(yǔ)比較好，可以看國(guó)外相關(guān)專著，或者直接看stata幫助手冊(cè)。

         需要說(shuō)明的是，由于我個(gè)人只學(xué)習(xí)了這兩門統(tǒng)計(jì)分析軟件（Sas、Matlab這些雖有所接觸，但沒(méi)買過(guò)書），故而對(duì)學(xué)習(xí)其它計(jì)量軟件的朋友可能幫助相對(duì)較少。請(qǐng)見(jiàn)諒。正如我上面所說(shuō)，學(xué)習(xí)計(jì)量掌握原理比軟件實(shí)現(xiàn)更重要，所以推薦幾本計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)公認(rèn)的好書:古扎拉蒂《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)（第五版）》——計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)初級(jí)教程；伍德里奇《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論（第四版）》——計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中級(jí)教程；格林《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析（第六版）》——計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)高級(jí)教程。將教程和軟件實(shí)現(xiàn)工具書一起學(xué)習(xí)，會(huì)取到事半功倍的效果。我就是受益者之一。如果您真的想學(xué)好計(jì)量，要好好搞學(xué)術(shù)，不要在意自己的數(shù)學(xué)功底到底怎樣，趕快買書或者下載電子書學(xué)習(xí)吧，會(huì)有意想不到的效果。

掃碼加我 拉你入群

請(qǐng)注明：姓名-公司-職位

以便審核進(jìn)群資格，未注明則拒絕

分享0 收藏2 回帖

關(guān)鍵詞：計(jì)量實(shí)證 logistic回歸 logistic Probit回歸 ogistic 計(jì)量；學(xué)習(xí)；心得；軟件實(shí)現(xiàn)

xddlovejiao1314 發(fā)表于 2015-4-1 11:37
測(cè)測(cè)您的計(jì)量實(shí)證水平——經(jīng)管代碼庫(kù)誠(chéng)邀各位英豪         引子：我們學(xué)習(xí)計(jì)量的目的是什么，相信大多數(shù)人大 ...

哎，沒(méi)人感興趣么？自己頂一個(gè)！

http://xalimeijing.com/thread-3342817-1-1.html