计量经济学大牛

『壹』 计量经济学和统计学的区别

很多人都说分不清统计和计量的差别，我一下子也说不清楚。当年学概率和统计时都是为了日后学习计量，更深入的统计做什么、怎么搞我也是一头雾水。上次中秋和几个留学生朋友一起吃饭，其中一个统计学博士提到，经常有人问他一些估计量的一致性和收敛性问题，他有些不知所措。后来翻到计量经济学的教材，才发现只要是统计量，计量经济学家们都要讨论一下一致性、收敛性。他认为这就是统计和计量的差别之一。最近在翻阅Angrist的新作“Mostly Harmless Econometrics”，发现这位大牛有这样一段论述： Two things distinguish the discipline of Econometrics from our older sister field of Statistics. One is a lack of shyness about causality. Causal inference has always been the name of the game in applied econometrics...
The second thing that distinguishes us from most statisticians-and indeed most other social scientists-is an arsenal of statistical tools that grew out of early econometric research on the problem of how to estimate the parameters in a system of linear simultaneous equations. The most powerful weapon in this arsenal is the method of Instrumental Variables (IV), the subject of this chapter...
关于因果的讨论其实就是说计量经济学背后有经济理论支撑，而单纯的统计只能就数字说数字，道不出背后的故事。第二点是说线性联立方程在计量工具发展中的重要性。IV的出现是应对供给函数和需求函数的估计应运而生，SUR以及3SLS也是，但是其他的呢？貌似Angrist夸大了联立方程的重要性。实际上至今为止，绝大部分的实证研究还是单方程模型。

『贰』 【200分】数学系的《回归分析》与经济系的《计量经济学（1）》有什么区别

区别：
1二者互抄有交叉。计量经济学的核心思想是回归分析，运用了OLS的方法进行参数估计。但是随着计量经济学快速发展，估计方法越来越多样（GLS、GMM、WLS），评级范围越来越广（时间序列、面板数据），以及逐步发展的非参数估计。而数学系的回归分析这方面涉及就比较少啦。
2侧重点不同。数学系回归分析侧重理论原理的学习，经济系的经历经济学侧重学以致用。
联系：高级计量经济学学习要求有扎实的数学基础，因为高级计量经济学基本都以矩阵形式出现，而矩阵比较抽象，需要读者有较好的理解能力。
纯属个人看法，希望对你有所帮助。

『叁』 澳大利亚莫纳什大学应用计量经济学硕士怎么样

莫纳什的计量经济学在澳洲排第一，很多墨大的讲师都是莫纳什毕业的，里面很多大牛包括几位澳洲院士。

『肆』 北京大学最值得读的专业是什么

其实，没有哪一个专业是最好的专业，只有最适合自己的专业。

在大学招生时都难免有分数线的高低，但这是因为需求和资源的分配而导致的。作为一名北京大学工学院的本科生，常感觉到很多人都对北京大学的工科不太了解，乃至于存在一些偏见，只要想到理工科，便想到清华大学等高校。就给大家介绍一下大多数人不了解，但很值得读的北大工科吧。

北京大学工学院于1910年建立，于2005年重建，拥有力学与工程科学系、航空航天工程系、能源与资源工程系、生物医学工程系、材料与科学与工程系、工业工程与管理系等六个系，3个一级学科点（力学 、生物医学工程、管理科学与工程）3个重点学科（固体力学、流体力学、一般力学与力学基础）1个国家重点实验室（湍流与复杂系统国家重点实验室）等。

北京大学工学院发展的是新工科，与清华大学等传统工科强校具有较大的区别。由于重建时便有较高的起点，学生的各类发展机会也很多，有globex项目，每年与全球最杰出的几十所工科院校相互交流，学生之间相互交换，并聘请外国老师暑假来北大开课，力学、生医系等也有很多出国实习的机会，有学费减免、还可以申请奖学金。与我们合作的都是排名靠前的院校，师资力量也很强大，交换期间还可以跟着他们的老师做科研。

毕业后出国比例也挺高，也大概有百分之三十到四十的同学保研。

再分享一下平时的课程和生活吧，我们17级本科生男女比达到了10:1，所以坐在课堂上，四周几乎全都是理工男……我们上的课程涵盖内容很广泛，数学课有数学分析、常微分方程等基础课，物理、化学要求也较高，力学、电磁等都是大一的必修课。此外各专业要求的课程也有较大不同，生医系有和医学部、生科院一起上的课，也对编程能力要求较高。

同学们在大二时基本都修了双学位或进组做本研了，有出国打算的同学也早早做起了准备，报名了托福、gre等考试。虽然有些虐，但是感觉短短几个学期以来，学术和科研水平真的有很大提高，每天都过得很充实。

希望我的回答对您有所帮助~

『伍』 【数学大牛请进】数学与应用数学专业 限选课 要求至少选7学分 请比较一下难度 给出选课方案（不看内容 只

数据结构建议选！不管你是准备以后搞编程，还是搞经济或是纯数学，数据结构的底版子很有帮助。数据结权构虽然知识点比较多，比较散，但是难度比实分析和抽象代数要小的多。实分析和抽象代数太抽象难懂。不过你也可以多了解了解每科的老师最后给分怎么样，考试水不水。就算是抽象难懂的课，但是要是考试比较水的话，也是可以考虑的。。
具体组合建议：
1，如果你以后往编程方向发展：数据结构+实分析。（因为貌似实分析在计算机领域搞的很深的时候确实是可能用到的。）
2，纯数学方向：数据结构+实分析。
3，经济，统计方向：数据结构+计量经济学。

『陆』 好的计量经济学教材推荐下

计量经济学入门：

Griffiths, W. E., R. C. Hill, and G. G. Judge, 1993, Learning and Practicing Econometrics, John Wiley & Sons.
Johnston, J. and J.DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.（资格最老，我的启蒙书）
Maddala, G.S., 1992, Introction to Econometrics, 2nd ed., Prentice-Hall.
Ramanathan, R., 1998, Introctory Econometrics with Applications, 4th ed., The DrydenPress.（前四本似乎是大学部程度计量经济学教科书中最为流行者）
Judge, G.G., W.E.Griffiths, R.C.Hill, T.-C. Lee, and H.Lutkepol, 1988, Introction to the Theory and Practice of Econometrics, 2nd ed., John Wiley & Sons.
Kennedy, P., 1998, A Guide to Econometrics, 4th. ed. The MIP Press. （本书尝试少用数学而多以文字来解释一些计量经济学的概念）
Goldberger, A.S., 1991, A Course in Econometrics, HarvardUniversity Press. （本书善用简单例子解释一些重要的基本观念，本书缺点在于未能包括一些新课题）
Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.
Thomas, R.L., 1996, Modern Econometrics, An Introction, Addison-Wesley.
Lardaro, L., 1993, Applied Econometrics, Harper Collins.（书中包含了一些实例应用）
Ghosh, S.K., 1991, Econometrics: Theory and Applications, Prentice-Hall.（书中包含了一些实例应用）
Hill, R.C., W.E.Griffiths, and G. G. Judge, 1997, Undergraate Econometrics, Jogn Wiley & Sons. （本书较薄较浅，适合统计学基础较弱的读者）
Draper, N.R. and H.Smith, 1998, Applied Regression Analysis, John Wiley & Sons. （本书和下一本书均是非计量经济学者学回归分析常用的教科书）
Neter, J. and W. Wasserman, 1996, Applied Linear Statistical Models, 4th ed.,Irwin.

中级计量经济学：

Greene, W.H., 1997, Econometric Analysis, 3rd ed., Prentice-Hall , Inc.（最畅销的研究所计量经济学教科书，包含范围很广，但常有解释不清的地方。本书作者也是一个相当流行的计量经济学软件Limdep 的作者）
Judge, G.G., W.E.Griffiths, R.C.Hill, and T.-C. Lee, 1985, The Theory and Practice of Econometrics, 2nd ed., John Wiley & Sons. （前一本书尚未出来时最畅销的研究所计量经济学教科书）
Fomby, T., C. Hill, and S.Johnson, 1984, Advanced Econometric Methods, Springer-Verlag.（似乎没有前两本书畅销，所包含的教材没有前两本书广，但对书内有的课题解释较为清楚，我个人对之有偏爱）
Amemiya, T., 1985, Advanced Econometrics, HarvardUniversity Press.（内容较前几本书深）

进阶计量经济学：

Maddala, G.S., 1983, Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, CambridgeUniversity Press.（是研究受限应变量模型的必读之作，印度籍作者前些时候刚过世，全书文笔流畅，极易阅读）
Hsiao, C., 1986, Analysis of Panel Data, CambridgeUniversity Press.（中央研究院院士萧政教授的大着，追踪资料的经典）
Baltagi, B., 1995, Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley & Sons.（研究追踪资料的新书，作者在追踪资料领域著作良多）
White, H., 1984, Asymptotic Theory for Econometricians, Academic Press.（计量经济学在七零年代以前以矩阵代数作为主要分析工具，作者是将严谨数统分析工具介绍到计量经济学的关键人物，作者在这方面的贡献可由本书看出，作者近年来的贡献则在下一本书）
White, H., 1994, Estimation, Inference and Specification Analysis, CambridgeUniversity Press.
Davidson, J., 1994, Stochastic Limit Theory, OxfordUniversity Press.（读者可由本书看出，近年来计量经济学所需的数学工具和数学系所研究的机率理论不分轩轾）
Spanos, A., 1986, Statistical Foundations of Econometric Modelling, CambridgeUniversity Press.（本书性质接近前书）
Davidson, J., and MacKinnon, 1993, Estimation and Inference in Econometrics, OxfordUniversity Press.（许多计量经济模型都可说是非线性模型的特例，因此作者强调以统一的分析方法来研究计量经济学。喜欢以抽象方式研究问题的人将会喜欢这本书，但对大多数学计量经济学只为实证分析的人而言，本书将可能不是很有用）
矩阵代数：
Graybill, F.A., 1983, Matrices with Applications in Statistics, Wadsworth.（计量经济学乃至统计学所需的矩阵代数大部分包括在这本书内）
Dhrymes, P., 1978, Introctory Econometrics, Springer-Verlag. （附录里的矩阵代数相当实用，可补充前一本书）

时间数列专书：
Granger, C. and P.Newbold, 1977, Forecasting Economic Time Series, Academic Press. （一本古老但却仍然很有用的入门书，数学不深，但时间数列的基本概念都被提到）
Brockwell, P.J. and R.A.Davis, 1991, Time Series: Theory and Methods, 2nd ed., Springer-Verlag. （本书相当畅销，作者是统计学家，对时间数列题材的选择和处理都是标准的统计学方式，内容严谨但也提供相当多的直觉解释，是一本不错的入门书。本书的缺点是，对经济研究所关心之不稳定数列的讨论太少，必须要有其它书作为补充）

Hamilton, J.D., 1994, Time Series Analysis, PrincetonUniversity Press.（像是一本时间数列计量经济学的网络全书，蚂蚁般的小字加上八百页的重量真是让人气都喘不过来，作者行文严谨仔细，每一个等式都附有证明，但大多数的读者可跳跃式的阅读而没有问题，除了可学到不少东西，每天带来带去也可练就一身肌肉）
Enders, W., 1995, Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons. Mills, T.C., 1990, Time Series Techniques for Economists, CambridgeUniversity Press.

Harvey, A.C., 1991, The Econometric Analysis of Time Series, The MIT Press.（本书和前两本书都是为经济系学生所写的时间数列入门书）

Hatanaka, M., 1996, Time-Series-Based Econometrics, OxfordUniversity Press.
Banerjee, A., J.J.Dolado, J.W.Galbraith, and D. F.Hendry, 1993, Co-Integration, Error Correction, and the Econometric Analysis of Non-Stationary Data, OxfordUniversity Press.（本书和前一本书的内容正如本书书名所示，是近二十年来时间数列计量经济学研究的主流）
Maddala, G.S. and I.-M. Kim, 1998, Unit Roots, Cointegration and Structural Change, CambridgeUniversity Press. （内容和前两本书差不多，但写得深入浅出，相当易读）
Tanaka, K., 1996, Time Series Analysis, John Wiley & Sons.（属于前几本书的进阶研究，相当难，需要很好的数学训练才能看得懂）
Reinsel, G.C., 1993, Elements of Multivariate Time Series Analysis, Springer-Verlag.（统计学者所写，书薄而易懂，是本不错的多变量时间数列模型的入门书）
Lutkepohl, H., 1993, Introction to Multiple Time Series Analysis, Springer-Verlag.（研究多变量时间数列模型的一本网络全书）

计量经济学应用：
Berndt, E., 1990, The Practice of Econometrics, Addison-Wesley.（以数个经济学课题为主轴，穿插以实证研究所需计量方法的讨论，本书缺点是所讨论的经济学课题嫌过时，叙述也过于冗长，让读者抓不到重点）
Intriligator, M., R. Bodkin, and C.Hsiao, 1996, Econometric Models, Techniques, and Applications, 2nd. ed., Prentice-Hall.（本书对计量经济理论有一个精简的阐述，再辅之以一些简单的经济学应用）
Campbell, J.Y., A.W. Lo, and A.C.MacKinlay, 1997, The Econometrics of Financial Markets, PrincetonUniversity Press.（内容包括了财务学者所需要的许多计量经济方法，创造了一个新学门「计量财务学」）
Taylor, S.J., 1986, Modelling Financial Time Series, John Wiley & Sons.（不是教科书，而是研究财务学时间数列资料的一本专着，读者可学到许多财务学时间数列资料的性质）
Pudney, S., 1989, Modelling Indivial Choice: the Econometrics of Corners, Kinks and Holes, BasilBlackwell.（本书是所谓个体计量经济学的典范，读者可看到个体经济理论使如何的和计量经济模型紧密的结合在一起）
Fair, R.C., 1994, Testing Macroeconometric Models, HarvardUniversity Press.（介绍六零、七零年代非常流行但现在已风光不再的多方程式总体计量模型，本书易读，读者可看到一些不是很难的计量模型是怎样的应用到总体经济的实证研究中）
Morgan, M.S., 1990, The History of Econometric Ideas, CambridgeUniversity Press.（内容正如书名，说明五零年代以前，经济学家是如何的从一些问题的研究中，逐渐的发展出计量经济学这个学门）
相关统计学：
DeGroot, M.H., 1986, Probability and Statistics, Addison-Wesley. （很好的一本统计入门书，在美国的经济系大学部及研究所相当流行）
Hogg, R.V. and A. T.Craig, 1995, Introction to Mathematical Statistics, 5th. ed., Prentice-Hall. （数统入门的经典之作，长久以来几乎垄断该市场）
Bickel, P.J. and K.A.Doksum, 1977, Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, Holden-Day.（可作为前一本书的补充，包含了一些对计量经济研究有用的统计教材）
Cox, D. R. and D. V. Hinkley, 1974, Theoretical Statistics, Chapman and Hall.（可作为前几本书的补充，所呈现的是英国式的统计学研究方法，重视直观概念的阐释，而比较少做严谨数学的推导，和美式教科书有所不同）
机率理论及相关数学：（机率理论及数学教科书汗牛充栋，任何人都可轻易的开出三五十本由浅到深的参考书，这里我列了三本较深的书，只稍表我个人的偏好）
Billingsley, P., 1995, Probability and Measure, 3rd ed., John Wiley & Sons.（是数学系或统计系研究所机率理论课程常用的教科书，也是理论计量经济学家所常引用的一本书）
Billingsley, P., 1968, Convergence of Probability Measures, John Wiley & Sons.（是介绍一般化中央极限定理的经典之作，对一般化中央极限定理的了解，已经是现今理论计量经济学家不可或缺的常识了）
Royden, H.L., 1988, Real Analysis, 3rd ed., MacMillan.（实变量分析是研究机率理论的基础，本书简单清楚，是实变量分析课程常用的教科书）

iamhappy

有80%的书，我有所接触。
对其分类，我有一些不同的看法，如 雨宫那本advanced econometircs,绝不应该放在中级水平之中，这不是说我水平不够，而是我的比较。书中将的非常的理论化，比dividson等那本我常用的书有过之。唯一的不足是有点老了，但我绝不会把它放在中级书中。
可以看出作者并没加入一些好的新书，如ruud的书，wooldridge的书，最关键的是他没有galant的那本intro to econometric theory.这是个大牛校phd课程中计量学第一们可的必备教科书。这是一本从测读角度讲书计量统计的书，很薄。但很dense.一般没有基础的人学起来很吃力，但学完后会觉得这是一本非常好的教材。
harvey的时序的书中有大量的基础计量知识，是我的良师益友。其中的大量结论非常有价值。推荐阅读。
感想太多，慢慢道来。

Davidson, J., 1994, Stochastic Limit Theory, OxfordUniversity Press
Davidson, J., and MacKinnon, 1993, Estimation and Inference in Econometrics,
OxfordUniversity Press
这两本书被放在了同一类下。其实后者试一本很标准的计量学参考或教科书。虽然对象试一，二年级的学生，但很有难度。（唯一的缺陷是没有任何习题）。但第一本书，我不想说他是计量经济学的书，因为这根本就是本数学书，非常全面的介绍了测读，拓扑，概率，随即过程等理论。我觉得这是做理论计量研究中才会使用，而一般的人都可以看后一本书。
maddala还有一本计量学，我用过其中讲述矩阵的附录，很一定的参考价值。
要搞理论计量，还有一本书“matrix differential calculus with applications in stat and econometrics”是最好的必读书。可惜太贵，在美国一本旧书最便宜的也要200多刀。高的有点可笑，全书也就3，4百页。

iamhappy

这个list基本上把我的图书馆书加上计量学的书都列了出来，有一些我看过名字但还不曾读过，可能是因为有一些数已经很牢，不够前沿的缘故，老师也从没推荐过。

Royden, H.L., 1988, Real Analysis, 3rd ed., MacMillan.（实变量分析是研究机率理论的基础，本书简单清楚，是实变量分析课程常用的教科书）
作者说它简单，我很佩服，我觉得这本书虽是入门书，但并不简单，尤其是自学起来还是会很吃力的，原因是royden的证明中省去了很多，读者必须要有“填空”的功力才能仔细阅读，如果指把其当成一本参考书，也不必那样做。我学的时候是由于有个非常好的老师，所以把内容串得非常好，章节之间的联系，其中的数学历史被老师讲得清清楚楚，这决非是只看这本书能学到的。

提到学实分析，我还推荐一本书。是由Yeh所写的lectures on real analysis.这本书犹如网络全书，特别适合自学，我当时就是把这本书和royden那本书一起看的，yeh的书没有“hole”，对于我这种入门的人来说是再好不过了。书也不贵，一般30刀应该可以搞定。

另外一本经典的时序的书是由pristley所写的time series and spectral analysis(好象是这个顺序)。上下册。这本书虽然年份较老，但并不影响其经典书的地位，该书是为ee等专业的学生所写，但对经济学生同样是难得的好书。书中对大量其她书中找不到的有用内容进行了详细的阐述，其中的概率复习那章也写得很好，有点galant的书的味道，（当然后者是90年代中才写的）。他对spectral analysis的精彩讲解就不用多说了。

最近又接触到不少好书。
ferguson的mathematical statistics: a decison theoretic approach.
让我看得如痴如蜜，原本是为了学习其中对假设检验的描述，但发现其他章节也是经典。该书把我喜爱的博弈论和统计学有机的结合在了一起。就检验那章来讲，其难度（当然，广度，深度）远不及经典中的经典的Lehmann的testing statistical hypotheses,因为ferguson不假定读者有测度论的知识。
Tanaka的time series analysis是另一本让我爱不释手的好书。书中主要讲述nonstationary,noninvertible time series.对其中常用的非常重要的数学方法有专门的章节。无奈小弟我数学功力还有待提高，一些内容还得借助参考书或请教高人才能弄明白。
>galant的书的味道，（当然后者是90年代中才写的）。他对spectral analysis的精彩讲解就不用多说了。

最近又接触到不少好书。
ferguson的mathematical statistics: a decison theoretic approach.
让我看得如痴如蜜，原本是为了学习其中对假设检验的描述，但发现其他章节也是经典。该书把我喜爱的博弈论和统计学有机的结合在了一起。就检验那章来讲，其难度（当然，广度，深度）远不及经典中的经典的Lehmann的testing statistical hypotheses,因为ferguson不假定读者有测度论的知识。
Tanaka的time series analysis是另一本让我爱不释手的好书。书中主要讲述nonstationary,noninvertible time series.对其中常用的非常重要的数学方法有专门的章节。无奈小弟我数学功力还有待提高，一些内容还得借助参考书或请教高人才能弄明白。

『柒』 请推荐关于计量经济学的通俗易懂的教材

李子奈的《计量经济学》或者张晓彤的《计量经济学基础》都是比较适合初学者的，英文的可以看伍德里奇的《计量经济学导论》

『捌』 计量经济学实证研究中，哪款软件好

哪款软件好并没有绝对的答案，取决条件有以下几点：
1. 你的导师用哪款，意味着向他求助的时候可以得到更直接的帮助。
2. 你的同伴用哪款，尤其若是其中有个别技术大牛，也可以得到更直接的帮助。
3. 你研究的课题方向，例如Eviews适合简单的实证研究，用户界面很友好但拓展性有限制；STATA是命令式的，相比Eviews学习成本要高一些，但功能相对齐全，也是北美学术界的主流。另外还有R Studio，Matlab等等的软件，难度比前两个都大，但扩展性也比之强大很多。

『玖』 【计量经济学】【Stata】如何drop掉观测值少的subsample

你的问题太多了，要找人耐心帮你看过才行
我经常帮别人做这类的数据分析的