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文档简介
计量用什么软件?
1.前言
一般只有初学者才会纠结使用什么软件,在茫茫多的选择间挑花了眼。其实,是因为对
自己定位不清晰,对所从事的工作不够了解导致的,总想着一步到位,少走弯路,但是初学
者也应该慢慢来,多了解一些,就像相亲,多试一试嘛。
看这篇文章的人一般是为了结合某种软件帮助自己学习(写论文)。不过现代社会分工越
来越精确,学科的划分也越来越细致,除非有精通各个领域的大牛,否则很难对各类软件做
出准确评述。稍微写一下几种比较主流软件的个人使用感受,间或夹杂一些偏门软件,主要
面对做应用计量、理论计量和宏观经济的人吧。如果你匕较忙,可以直接看每个软件最后的
推荐程度部分。
2.Eviews
学计量的应该都知道这个,把它放在第一位并不意味着推荐学习它。该软件简单易上手,
适合刚开始学习计量的本科生,如果作为硕士和博士还总是依靠Eviews,只能说明你比较
保守。
缺点:
(l)Eviews很多东西都是封闭的,一般情况下你不知道它背后的机理,使用什么样的估
计方法、判别准则等等。Eviews这一特点,外加很多人用Eviews都是使用默认设定,你有
时可能意识不到自己的操作存在错误。
(2)Evicws无法有效保留你的工作记录,试想你做了一个更杂的模型,最后出来上百个
各种各样的图形、方程等瑜出结果,让人眼花缭乱抓不住重点,而且三个月之后,当你再打
开这个workfile时,你可能已经忘了当时是怎么做的,哪些结果是重要的,哪里的处理可以
改进,哪里的步骤不够规范,可能有错误等等,简直就是噩梦。
(3)虽然Eviews可以编程,但是我们完全没必要浪费时间去学,因为Eviews只是你在新
手村遇到的老爷爷,试想就算郭靖把江南七怪的武功练到极致,又能翻出什么风浪来?
优点:
(l)Eviews其实一直在与时俱进,近几版的Eviews甚至还包括面板协整,结构突变,
BVAR,MSAR等一些比较“面大上”的计量方法,实乃“创造论文”之犀利工具。而且Eviews
里面有个Add-ins选项,里面有一些可以加载的外部命令,包括门限向量自回归,STAR等
等一些方法。
(2)Eviews在处理时间序列方面比较方便,特别是单位根检验比R.Stata等要方便很多,
而且非常直观,适合对少量数据进行观察分析,但是E、iews处理面板数据很麻烦。
学习资料:
Eviews有一个上千页的帮助手册,最全面也最权威,不过是英文的,可以拿来做参照。
陈灯塔老师的书可能是最高级的,不过大部分都是编程,感觉也没必要学。常见的就是张晓
炯和高铁梅老师的书,任选一本了解即可。
推荐程度:
不推荐,编程基础较差的本科生可以学习下,其他人做一些简单了解即可。
3.Stata
小巧玲珑,功能强大的计量软件,几乎毫无缺陷,如果收费不算缺陷的话。
缺点:
(1)没什么太明显的缺点,唯一的不足可能就是编程不方便,不适合做理论研究的人使
用,这也是我最终放弃它的原因。各种gen,mat等等,这个奇怪的('X')引用方式,个人
不太习惯使用其进行编程以及做模拟等,感觉太累了,有其他更优秀的选择,只好放弃它。
优点:
(1)优点很多,首先是功能全面吧。你能想到的主流的计量方法Sia母里都有,当然有的
是非官方命令,比如面板向量自回归,面板门限模型等。不过一些命令可能会变成官方的命
令,作为商业软件,这种官方命令的好处是你做出来的结果是可靠的,如果出了问题,你可
以找Slata公司投诉。
(2)界面非常友好,输出直观,而且点击图标或者输入edit可以很方便的杳看你的数据。
StataKdo-file已经工作日志可以有效地记录你的处理过程或者保存结果。你可以把你的每
••步操作以命令的方式都记录在do-file里并添加注释,当你需要的时候,你可以很轻松的
重复你之前的工作并找到重点。
(3)Stata的帮助文件非常强大,比如你只要愉入helpreg就可以打开回归分析的帮助文
件,里面包含命令的使用方法,注意事项,例子及参考文献等等,非常清晰全面,感觉是做
得最好的帮助文件了(R语言和MATLAB的一些帮助手册写得太简略,Eviews的查看不方
便),也可以打开adofile文件,直接查看各种命令的源码。
(4)Stata处理面板数据的功能很好很强大,整理数据到各种估计都很方便。Stala在应用
微观计量的地位目前其他软件还难以撼动,该有的方法都有,操作又简单,真是人见人爱。
学习资料:
Stata的学习比Eviews复杂一些,因为它毕竟是敲命令为主(不要把敲命令等同于编程),
如果你直接下载安装一个Siata软件可能用起来并不是很顺手,特别是新手没有设置好profile
文档,也不知道怎么安装外部命令,可能会搞得一团糟让人泄气。个人推荐人大论坛连玉君
老师的视频学习资料,另外陈强老师的高级计量及Stata应用(第二版)则是非常好用的书面
资料,对计量和Skua的介绍都比较全面。也请关注王群勇老师的一些资料,这个也是Siala
的大牛人物。卡梅伦的用Stata做微观计量配合Microeconometrics非常可口,还有汉密尔顿
的用Stata做统计分析,陈传波的Slatal8讲都是不错的资料。TheSlaiajournal是一本很好
的期刊,里面会介绍很多比较新的命令。
推荐程度:
如果是做微观计量的话,不管是理论还是应用都比较推荐,毕竟理论也可以学习下其他
人编写的程序,当然理论不一定只局限于学Sta⑶再选一门适合编程的也很重要。Slata适
合小硕博等各年级学生,虽然需要敲命令,但是很简单,上手时也不需要你掌握什么编程思
维,有多强的计算机基础.做应用计量,特别经常用到面板数据的同学应该好好学习下,事
半功倍的感觉。不过做理论的同学,了解下即可,毕竟其编程不是很方便。
4.R
强大,免费,包罗万象,你能想到和想不到的R里面都有。不过很多人吹过了,R让人
爱不释手,但也不是万能的。
对于新手的缺点:
(1)不易上手。如果把R当成Slala来用,只是调用各种package是很简单的,但是如果
你要去独立开发某些命令,R就不是很友好了。学习曲线类似于Logistic函数,真的用R去
编程时不是很简单。而且学到中级计量的同学都会发现,计量书基本都是用矩阵写的了,各
种推导几乎都是基于矩阵来的,R的矩阵运算虽然很强大,但是不够直观简洁。
(2)R里面命令基本都是用户编写的,因此水平参差不齐,不能保证所有的命令都是可靠
的,而且有时候调用方法也比较混乱。
(3)很多人说和C比起来R比较慢什么的,恕我直言,如果R的速度跟不上你研究的需
求了,那么这种人也不会纠结于选择什么软件了。所以,跟新手说什么运行速度,分布式计
算等等概念的基本都是扯淡。
优点:
(1)优点真的太多了。R是统计界的亲儿子,统计计量不分家,所以你能想到的想不到的
方法R里面都有,没事逛逛CRAN,看看TheRjournal,收获很大。
学习资料:
Springer的R系列,很多都免费了,可以直接下载。学计量的可以AppliedEconometrics
withR入门,或者有本和伍德里奇计最经济学配套的UsingRforintroductory^econometrics»
R的资料真是太多了,还有R入门导论,R语言实战,R语言编程指南等一些介绍R的书,
虽然和计量不是很挂钩,但是对提高R水平比较有帮助。
R是一门统计语言,所以不只计量经济学、经济学会用到。数据分析,机器学习等许许
多多方面的问题都可以用R来解决,不过在这就不详细介绍了。可以去人大经济论坛找一
下关于这些方面的帖子,会发现很多资料都是基于R语言的。
R的帮助文件也很强大,除/referencemanual还有vignettes,很容易就能上手。
推荐程度:
如果只能学一门软件,那么R肯定没错。学统计的不多说了R是必备的,学理论计量
的话,R几乎也可以算作必备的,即使使用其他软件,但是对R也应该有所了解。学习应用
计量的话,可以Siaia为主,R为辅,也可以直接就用R,不过后者可能对没什么编程的经
验的人很不友好,新手很容易在各种复杂的命令,操作中崩溃。另外,学习R请安装Rstudio,
R-Gui实在不美观也不方便。
5,Matlab
其实MATLAB在经济的使用范围很广,很多人不知道而已。
缺点:
(1)收费软件,比较昂贵。比较臃肿,特别是第一次启动,比较慢。
(2)各种自带的函数,用户编写的函数,老版的新版的太多了,让人记不过来,万一有重
名的还很麻烦。
(3)MATLAB是一款科学计算软件,虽然它有经济工具箱,但是用起来不是很方便,而
且输出结果很不美观。这么说吧,如果说R还能靠调用package当成Stata来用的话,在计
量领域,MATLAB更加像一门编程语言,基本上什么都要你自己动手来做。
优点:
(1)语法简单,学过C的人上手较快。循环和矩阵运算等,很简洁直观,代码可读性很
高。特别是需要各种矩阵运算的地方,代码写出来相对来说比较美观。
(2)应用范围比较广泛,因为语法和GAUSS也很像.所以计量方面有很多大牛在开发。
比如Lesage的空间计量工具箱,牛津的MFEtoolbox,Patton的Copula(oolbox,GaryKoop
的各种BVAR,TVP-VAR程序等等。而且MATLAB的m文件的特性,使得你可以很轻松
的查阅别人的程序,然后不管是调用还是拿来借鉴都很方便。
(3)专门提一下,做DSGE的同学不可能不知道Dynare,既然用了Dynare,那么其他的
问题也都用MATLAB解决掉了多方便。此外,还有一些其他的宏观经济研究在MATLAB
里面都有很好的支持。
学习资料:
也是茫茫多资料,MATLAB的中文资料、视频特别多,虽然都是面向工科为主,但是
很多算法优化、数值分析等方法都可以拿来借鉴。而且掌握了MATLAB的基本语法和所研
究的问题后,直接看一些现成的代码学起来也很快。
推荐程度:
做宏观经济研究的应该掌握MATLABo应用计量的人适当了解,有时候可能会需要用
到别人编写的MATLAB程序。理论计量的话,如果你对R实在不感兴趣,可以学MATLAB,
研究空间计量和贝叶斯计量的可能需要学习MATLAB。总之,跟着领域内的大牛走,主流
走,不然自己一个人摸索很困难的,得不偿失。
6.其他
GAUSS,计量里的屠龙刀,不过现在用的人少了,感觉没必要专门去学习了,相应的资
料也比较少,被MATLAB代替了吧。
Oxmetrics,小众软件,用的最多的可能都是在做MS-VAR,TVP-VAR。
SPSS,和Eviews差不多的软件,但以统计为主,输出结果又多又繁杂,个人不是很喜
欢用这种傻瓜软件。
SAS,老大哥,稳准狠,就是太费了也太大了,语法还算简单,但是不适合编程,和SPSS
一样,输出又多又杂,特别麻烦。但是SAS处理大数据的能力很强,毕竟从硬盘直接调数
据,不像Stala什么的,先把数据存在内存里。做数据分析的可能会用到,计量的话,感觉
用处不大。
Python,被吹到天上的语言,只要有人问该学什么,必定会有人说Pylhon,仿佛不学你
就混不下去了。我觉得没必要过分神话Pyihon,虽然它功能也很强大。但目前来看,其在经
济学上的应用还有待开发。虽然有Sargem等大牛在推广Python在经济领域的应用,但是麻
烦先和R语言PKPK,自己的3.X和2.XPKPK再说其他的吧。可以学习下用Python来爬
虫,现在很多前沿研究都在利用从网络、报纸等媒介获得的大数据信息,然后进行相应处理
和研究,而使用Python可以很方便的做到这一点。个人认为,有志于走向前沿的人,可以
学习下Python,但现阶段应该配合一款其他的软件一起使用。Python的IDE不是很方便,
推荐安装Anaconda。个人实在不习惯numpy和scipy的调用,np.xxx什么的感觉比较麻烦,
因此对Python又爱又恨,暂时进入观望状态,不再深入研窕。
C,C++,Fortran,Java,这绝对不是初学者该深入研究的语言,如果有一天你面检速度
问题,或者程序十分复杂的时候,请再进行相应研究。本人只稍微学了些C,有时看代码会
用到,但目前研究还没有到非C不可的地步。
Julia,新兴的一门小众语言,正在观望之中,语法和MATLAB非常类似,速度也比较
快。请去Julia官网或者Sarg
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