计量经济学由浅到深的学习(转)
&&& 计量经济学入门篇：计量入门学习是比较难的，一般刚开始半个月会满头雾水、云里雾里。但能坚持学习挺过这个阶段就会对计量有点小感觉，个人认为之所以会出现满头雾水、云里雾里的现象主要是因为刚开始学习的时候一是不太了解，有些畏惧数学，二就是在使用国内教材时大量的证明和推导、过少的经济意义与计量思想的解释所造成的，比如李子奈的《计量经济学》，个人认为这本书还算好，但是作为入门教材有点不合适，会起到误导和阻碍学习的弊端。推荐教材：《微积分》同济版& 《线性代数》同济版& 《概率论与数理统计》浙大版盛骤& 《计量经济学基础》古扎拉蒂 《计量经济学导论-现代观点》伍德里奇 《计量经济学》李子奈&& 配套学习软件：eviews&&& 计量经济学进阶篇：这个时期是在学习了计量经济学半年到一年的时候（因个人学习情况而异）可以开始到这个阶段，并没有分界点，只是一个自然的过度，基本的计量经济学思想已经了解而且有了一定的数学基础（上边列的高代、线代和数理统计），这时候就应该考虑进一步深入计量经济学的学习。推荐教材：《计量经济学》 Hayashi 这本书框架写的很好，而且要比格林的计量经济分析要容易理解一些，配套可以看伍德里奇的《横截面面板数据》的那本书，《计量经济分析方法与建模》高铁梅（个人认为这本书还是挺好的） 如果是学习金融计量经济学 布鲁克斯的《金融计量经济学导论》也是一本不错的参考书，这个时期应该补一些数学基础，包括《数学分析》《矩阵论》《高等数理统计》《高等概率论》，为下一阶段做基础。 配套学习软件：eviews、SAS&&&&&计量经济学操刀篇：所谓操刀就是能学以致用，推荐教材《计量经济分析》格林 、《时间序列分析》汉密尔顿（超级经典）&& 《时间序列分析：预测与控制》在汉密尔顿的《时间序列分析》出版前很流行，开辟了时间序列的新篇章，《面板数据》萧政（一个华人写的）关于面板数据很经典，有关金融计量方面的有《金融市场计量经济学》（John Y. Campbell） 《金融市场计量经济学》 坎贝尔&& 《金融时间序列分析》 Tsay& ，《数理金融引论》 E.T. 道林 著），数学基础：《实变》《泛函》《测度论》《复变》《高等概率论》《高等数理统计》《小波分析与傅里叶变换》《随机过程》《随机微分》。配套学习软件：eviews、SAS、MATLAB、Splus-R。
&&& 计量经济学高级篇：《计量经济分析》格林、《计量经济学》林文夫（不是林毅夫）、《计量经济理论与方法》麦金农（写的很好，个人认为比格林的还好），《时间序列分析》汉密尔顿（好书要百读不厌），《金融时间序列的计量经济学模型》（米尔斯）超经典，《计量经济学家和金融分析师GAUSS编程与应用》(美) 林光平 《蒙特卡罗模拟》，《半参数计量经济学》艾春荣，《非参数计量经济学》《空间计量经济学》,《计量经济学贝叶斯分析》《协整理论与波动模型》（张世英，天津大学的一个老师写的，个人认为写的很好）。配套学习软件：eviews、SAS、MATLAB、Splus-R，STATA，GAUSS等。
&&& 推荐常用的工具箱：《MATLAB金融工具箱使用向导》《统计工具箱》《最优化工具箱》&&& 列了那么多书，不可能都看完和学完，每个人对不同的书有不同的偏好，很多内容是重复的，各选取自己喜好的书来精读。仅代表个人观点，供参考，欢迎交流和扔石头。本文来自: 人大经济论坛 计量经济学与统计 版，详细出处参考：http://www.pinggu.org/bbs/viewthread.php?tid=859036&page=1&fromuid=2020186
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品评校花校草，体验校园广场学习计量经济学应该知道的30个point
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1.计量经济学学会的创始人弗里希在《计量经济学》期刊的创刊号中指出：&统计学、经济理论、数学这三个要素是真正理解现代经济生活中数量关系的必要条件，而不是充分条件。&
2.凯恩斯在《就业、利息和货币通论》中写道的，&近年来出来的所谓&数理经济学&，绝大部分只是杂凑，其不精确程度正如他们赖以成立的假设条件一样。而其作者却在神气十足但毫无用处的数学符号中把现实世界的复杂性和相互依赖性置于脑后&。
3.科斯，&我对建立模型的问题知之甚少，并且我提出的观点可能也不是真正重要的，但我认为，当你的知识特别贫乏时，你不可能很准确、很迅速地估计所发生的情况。&&要是将你知道（或者你认为知道）的早期阶段的变量简单地纳入你的模型中，事实上，这可能产生更多的误导，将会阻止更有成效的研究成果的出现&。
4.杨小凯，&我不能苟同科斯贬低和否定数学模型的态度，我也不同意盲目崇拜数学而贬低科斯、诺思、张五常等人高深思想的意义的一些学者&，但他承认，&目前最好的经济数学模型所表达的思想比哈耶克、科斯、诺思、周五常等人的思想要浅薄得多。新古典经济学派为了用数学框架来组织思想试验，的确抛弃了他们不能用数学来描述的很多古典经济学的精华&。
5.英国地质学家海克斯：&数学像磨盘一样，把撒在它下面的东西磨碎，撒下蒺藜，就不能得到面粉。&
6.里昂惕夫对年发表于《美国经济评论》的论文进行了分类分析发现，其中超过50%的论文的数学模型没有任何经验资料，只有30%的论文根据各种资料作了不同的经验分析。
7.成九雁和秦建华(2005)发现，《经济研究》在1990年代后所发表的应用计量经济学论文中，52％使用经典线性模型，78％使用最小二乘估计方法，85％使用最小二乘法或最大似然法估计。
8.数学能够保证经济理论的逻辑正确性和完备性，但要验证经济理论所描述的经济运行是否与客观经济运行规律相吻合，数学是无能为力的。
9.中国的计量经济学者很多只了解计量经济学若干模型、方法和工具，缺乏对计量经济学理论和思想体系的深刻理解。他们做的更像是统计员的&体力&工作，因为其主要工作在于数据收集和处理而不是学者的思索。
10.很多人将计量经济学等同于应用数学，认为计量经济学不过是经济数学模型加上一个代表测量误差及模型外次要因素的随机扰动项，然后用经济数据对经济数学模型进行参数估计与统计推断而已（在中国一流经济学期刊中，甚至可看到有不少文章将估计残差项忽略掉）。
11.很多人将计量经济学等同于应用数理统计学或经济统计学，认为只要良好的数理统计学基础就可以学好计量经济学，忽视了计量经济学的经济理论基础和经济思维内涵。
12.很多人往往在没有任何假说的基础之上，直接跳跃到对一个变量作相关性分析，并以此给出相关或不相关的结论。如以下经典笑话：
&&& 甲：大胆地思考；
&&& 乙：不受限制地创造；
&&& 丙：出奇地幸运；
&&& 丁：做不到的话，就下决心当一位经济理论家吧。
13.所谓数据挖掘，就是不断重复使用同一数据，运用各种计量模型与方法，直到找出符合自己期望的实证结果为止；也就是，折磨数据，屈打成招!本质上和手淫一样，没人真的在大庭广众之下做，但每个人暗地里都用自己的方式做。
14.正是由于经济系统的非实验性、不可逆性和时变性，以及经济数据的种种缺陷，计量经济学理论本身的发展已相对成熟和全面。但是这种实证研究方法论的先进，仍无法代替或克服由经济系统和经济数据特点所造成的局限性。事实上，计量经济学所面临的局限性不是计量经济
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