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[其他學者] 山東大學經濟學院陳強教授(發展經濟學、計量經濟學及經濟史)在線訪談問答彙總   [分享]

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資料狂人 在职认证  发表于 2015-4-15 16:42:50 |顯示全部樓層
陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学經濟學学士与硕士学位,2007年获美Northern Illinois University数学硕士与經濟學博士学位,现任山東大學經濟學院教授,泰岳经济研究中心副主任(主持工作)。

主要研究領域爲發展經濟學、計量經濟學及經濟史。

已独立发表论文于Economica,Journal of Comparative Economics,《經濟學(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。

独立编著的经典教材《高級計量經濟學及Stata应用》第二版于2014年由高教出版社出版。

2010年入選教育部新世紀人才支持計劃。

·更多講師介紹:http://www.econometrics-stata.com/


陳強老師現場班:/thread-3156565-1-1.html


Education
1992,  Peking University, B.A., Economics
1995,  Peking University, M.A., Economics
2007, Northern Illinois University, M.S., Mathematics
2007, Northern Illinois University, Ph.D., Economics

Research Fields
Growth & Development, Econometrics, Institutions, Economic History

Teaching
Econometrics (undergraduate, graduate)

專著
陈新岗、陈强,《山东革命根据地的奇迹与启示:货币、金融与经济政策》,山东人民出版社,2014年。获中国经济思想史学会成果奖二等奖。 [书评] (经济观察报, 2014.10.31)


問答彙總
Q1:壇友彩虹豆豆:
如何提高本科生用計量寫論文的水平,目前學校教育還不能滿足,大牛老師講的很高深對沒入門的學生來說很難一下理解,請問有什麽高招嗎
A1:
這個問題一言難盡。我在即將出版的本科教材《計量經濟學及Stata應用》中專門有一章,對實證研究過程乃至論文寫作進行了較詳細的介紹。
總的來說,還是要在實踐中學習、體會與領悟。另外,對于新手,則應多向經典論文學習,研磨其研究方法與寫作風格,正所謂“熟讀唐詩三百首,不會作詩也會吟”。

Q2:壇友weinamaleny:
請問陳老師:
您五一在上海的高級計量經濟學与Stata课程是否没有基础的学生也能听呢?
据说高級計量經濟學非常难,如果参加,需要学员们提前做什么准备呢?
謝謝您
A2:
这个现场班虽然是高級计量与Stata应用,但并不要求太多基础。只要学过微积分、线性代数与概率统计即可;当然,如果学过本科阶段的計量經濟學则更好。
事实上,现实中用的計量經濟學就是計量經濟學,并无初級与高級之分(这种分类更多是为了教学上的安排)。
因此,我會把實證研究中最常見的計量模型、方法與Stata應用教給大家,並盡量使用最直指人心的方式來授課。

Q3:壇友菜園一塊田:
如何解釋交互項呀,如a正,b負,c正顯著,或者a正b正c負顯著
A3:
對于交互項的理解,主要可從邊際效應(偏導數)來看。
比如,根据你的方程,X对Y的边际效应为 a + cM。如果系数c为正,则随着M的增加,X对Y的边际效应将上升;反之,如果系数c为负,则X对Y的边际效应将下降。
类似地,可考察M对Y的边际效应,即 b + cX。
如果某項的系數不顯著,則意味著在統計意義上可視其爲0(不存在此項)。

Q4:壇友ecosdu:
陳老師好!
我有兩個問題:
1. 計量經濟學分为理论計量經濟學和应用計量經濟學,您主要倾向于哪方面的研究?哪个方向更容易出成果?
2. 现在计量方法太多,有学不完的感觉。每种方法一旦出现就会一阵风一样出一大堆文章,如动态面板面板单位根检验、svar模型结构方程,空间計量經濟學,现在大家又再忙着做最接近于随机实验的双重差分和断点回归,想请教一下您,下一个热点将会是什么?
A4:
1、我目前主要做應用計量。理論計量與應用計量的研究其實是很不一樣的。前者不需要數據,主要進行數學推導;而對于後者,除了計量方法外,思想與數據同樣重要。無論在理論計量還是應用計量領域,都有很高産的學者,應該更多地取決于自己的興趣與比較優勢吧。
2、我一向认为,应使用最合适的计量方法,而不一定是或最时髦的计量方法。因为任何计量方法都有其前提假设;如果你的数据不能满足这些假设,则无法使用。举个例子,国内很多人在处理动态面板时,喜欢使用系统GMM,认为系统GMM比差分GMM更有效率。但事实上,系统GMM要求的适用条件也更严格,比如经济需要在稳态均衡(steady state)的附近;而对于像中国这样的转型经济,假设经济一直处于稳态均衡附近,在多数情况下就有些牵强。
如果要预测未来的计量方法热点,也可以从版的Stata中找到线索。比如,刚发布的Stata 14中,包含了贝叶斯估计的内容。

Q5:壇友ecosdu:
還有一個問題,有的時候有思路沒有數據,有的時候正好相反,您一般是先有idea還是先查看手頭的數據?
A5:
這兩種情況我都遇到過。最初應該是先有idea,然後去找數據。
另一方面,千辛萬苦收集好數據之後,通常不會只做一篇論文。這時就會思考,這套數據還可以用來回答哪些其他問題。

Q6:壇友hangtian8881:
陈老师您好,看了您的《高級計量經濟學及STATA应用》,里面提到了关于半参数回归,我在stata里找到了命令语句,semipar
具体格式为: Robinson's (1988) semiparametric regression estimator
      semipar varlist [if] [in] [weight], nonpar(varname) [options]
      nonpar(varname)    Specifies the variable that enters the model  nonlinearly
      generate(varname)  Generate the nonparametric fit of the dependent variable
我的问题是:基本语句结构是semipar y x1 x2 x3, nonpar(??)吗?
如果是,nonpar(??)裏是什麽變量?
解释中说, nonpar(varname)    Specifies the variable that enters the model  nonlinearly。是什么意思啊?谢谢陈老师
A6:
對,句型正確。
其中,選擇項“nonpar(varname)”用來指定非參數部分的變量。之所以需要這個選項是因爲,所謂半參數模型,其實是由參數模型(即線性回歸模型)與一個未知函數形式(非線性)的非參數模型所構成。
具體來說,假設考慮以下半參數模型:
Y = aX1 + bX2 + cX3 +f(z) + error
其中,f(z)是變量z的非線性函數(具體函數形式未知)。則估計此半參模型的Stata命令可寫爲:
semipar y x1 x2 x3,nonpar(z)

Q7:壇友lihoujian:
现在大家都陷入了“經驗研究”的陷阱,这种误区会对研究者产生什么样的恶劣影响呢?带有功利性的“学术研究”能有多少社会贡献度?计量方法只是一个工具而言,对于它的掌握是边学边干,还是要刻意去学呢?另外STATA软件的门槛回归是有官方程序的,详见http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/progs/progs_threshold.html
A7:
部分原因是目前的教育體制所造成。在國外,一般只有博士生才需要寫論文,而我國的本科生、碩士生都要寫論文。但要做些貨真價實的研究其實並不容易,因此導致了不少山寨版的論文,缺乏邊際貢獻。
但不可否认的是,我国經濟學论文的一般水平在近些年来确实取得了很大进步。在我上大学时,我国經濟學论文还很少进行經驗研究,但这并不表明当时的經濟學水平就高。
對于計量方法,在研究生或博士生階段打基礎時,當然應系統地去學習。但課堂上老師不可能把全部知識都交給你(時間也不允許),而且畢業後還會不斷出現新的計量方法,因此邊幹邊學、不斷學習還是很重要的。
看到Bruce Hansen在其主页上的门槛回归Stata程序了,以前还只有Matlab与Gauss程序,谢谢!再次证明,Stata是主流啊。一个计量方法如果想被更多人接受,必须提供一个Stata程序,呵呵

Q8:壇友fanxuchun:
陳老師:您好!
想問一下,想做計量經濟史的研究,一般從哪裏能拿到數據,經濟史或計量經濟史有哪些代表性的參考書或雜志?這會不會成爲我國未來經濟研究的熱點方向?(按照林毅夫老師說的,21世紀將是中國經濟學家的世紀,那顯然,對中國經濟史及計量史的研究,將不可或缺)。
我還買過您的書(計量經濟學及stata應用),裏面關于系統GMM和差分GMM的分析,對我幫助很多,在此一並表示感謝!
A8:
有關經濟史數據的來源,可以先選定你感興趣的某個時期、地域與主題,然後查看近期的相關論文,看看同行與前輩的數據來源。一般來說,如果你熟悉了某個領域的文獻,也就知道其主要的數據來源了。當然,能自己開辟一些(哪怕是少量)的新數據來源。
参考资料应以论文为主,經濟史领域的三本英文期刊为Journal of Economic History, Explorations in Economic History, 以及 Economic History Review。其中,Explorations最注重计量,而EHR则更偏重传统的叙事性史学研究;而JEH中的实证研究也越来越多。另外,一般性的期刊,比如AER, QJE, Econometrica也都发表过經濟史的论文。
目前做曆史計量的學者還不多,但正在變得越來越多,也算是一個小熱點(畢竟是一個小領域)。其實,研究曆史的意義更多地在于它對經濟發展的啓示。因爲經濟發展必然發生于曆史上的某個時期(可近可遠),因此發展經濟學經常會涉及到對曆史現象的定量研究。

Q9:壇友lyl335759155:
陳強老師,您怎麽看"經濟學論文計量化"。很多論文都只是用數據回歸一下,然後得出一些結論。數據的真實性、計量方法的可靠性誰來保證?
A9:
用數據與計量本身並沒有錯。因爲如果沒有數據與計量,那麽就只剩下理論猜想了。
另一方面,不少論文的數據與計量方法確實存在問題。這方面只能是通過同行監督來保證質量。比如,國際上的期刊越來越多地要求作者公開數據與程序,這樣其他學者就可以檢查其數據或程序是否有誤。這是經濟學研究走向科學化的重要一步。

Q10:壇友shaoqinglong11:
陈老师,您好!我特别喜欢您将计量分析纳入到历史范畴进行考量。我自己目前是經濟學博士二年級,对历史计量很感兴趣,您觉得这会是未来經濟學界的一个重要分支吗?如果我现在开始转向这个方向,应该做哪些准备和努力呢?期待您的回答,谢谢!
A10:
在我看來,曆史計量是一個上升中的小領域。這有幾方面的原因。首先,計量方法已越來越普及。其次,越來越多的曆史數據被挖掘出來(包括中國史與世界史的數據)。最後,近來的不少研究都表明,社會與經濟系統的發展演化與其曆史過程很有關系,並非空穴來風。
要進入曆史計量的研究領域,一般要選擇一個具體的時期、地域與主題,然後閱讀相關的文獻,並在此過程中尋找自己可能作出的新貢獻。

Q11:壇友shanxuezhengxin:
陳強老師的書中有關于面板門檻回歸的程序,請問關于時間序列門檻回歸的程序包存在嗎?
論壇也有其他学友有类似的需求。。。
小問題:stata做τ(tao)檢驗的命令學生一直找不到,請問有其他學友知道否?
謝謝陳強老師指正
A11:
时间序列由于涉及到平稳性、自回归等问题,故更为复杂。你可以参考一下Bruce Hansen网页上的有关时间序列门槛回归的几篇论文:http://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/papers/cv.htm (可在此頁面搜索關鍵字“threshold”)

Q12:壇友bofeng:
陳老師您好,在線性回歸模型中設置交互項和二次項的時候,經常會出現多重共線性問題,請問遇到這種情況時應該如何處理呢,謝謝。
A12:
可以將所涉變量進行標准化,即減去均值,再除以標准差,然後再進行回歸。這樣可以緩解高次項與線性項的多重共線性。
在我即將出版的本科教材《計量經濟學及Stata應用》中對此進行了解釋與演示。

Q13:壇友琥珀糖:
一直很仰慕陈老师,难得找到机会请教。我的问题是关于实证研究里的structural form and reduced form。我们知道两种方法都有各自的优劣,依据所研究的问题、理论模型、数据不同选取合适的form,它们之间应该是互补的,而不是互相排斥的。Structural form通常要有理论模型作指导,并且有清晰的假设加以test,以此来检验数据背后的经济机制。但是,有时候理论假设并不是很容易被test的,此时reduced form虽然可以幫助发现一些“因果关系”,但这种简化(reduced)本质上是对原始的模型取一阶泰勒展开,得出来的系数虽然显著,但也是不准确的,尤其是从这一结果再进一步,比如政策的成本收益分析,应该就更不可靠了,不是吗?我的一个想法是从现有的reduced form的结果出发,进一步推测出背后的经济机制、理论模型,再建立structual form进行实证检验,也即从现实具象到理论抽象,再由理论抽象回到现实加以检验,如此反复。如何能够训练这一思维过程,提升自己的理论和实证水平,还望陈老师指教,非常感谢!
A13:
你的建议在原则上很好,但在实践中不好操作。对于很多经济现象,并没有现成的经济理论或模型;即使有理论模型,有时也可能过于复杂,或无从取舍。所以,现在的主流方法依然是reduced form。
我過去也曾以爲,既有理論也有實證的論文應該更容易發表。但事實上,經濟學的分工越來越細,做理論的往往不懂實證,而做實證的也視理論模型爲畏途。因此,如果審稿人研究理論,則可能看不懂論文的實證部分,另外可能覺得理論部分過于簡單;反之,如果審稿人做實證,則對太長的理論模型沒有興趣,也可能覺得實證部分不夠深入細致(局限于論文篇幅)。這樣,反而導致兩邊不討好。
如果你既做理論,也做實證,可能還是分開發表更好些。一般的實證論文,只需要有簡單的理論模型或框架即可,主要貢獻仍在于其實證部分。

Q14:壇友Hold不住的青春:
贸易学专业的博士 将来 能做什么
A14:
博士畢業後的去向無非是學術與實務兩大類。在你做博士論文過程中,應該能知道自己是否真心喜歡做學問;如果不是非常喜歡,那麽還是做實務工作吧。

Q15:壇友1981wyl:您的面向本科水平的計量經濟學那本書什麽時候出,之前您預報過是2015年,大體上是幾月份
A15:
大概今年夏天能出版,秋季開學前肯定能拿到書。

Q16:ydb8848:
陳老師:請問應該如何學好、學深計量經濟學?謝謝!
A16:
在學習中,將計量理論與電腦操作結合起來,並在實際研究項目中不斷加深理解呵

Q17:丫丫89757:
請問陳老師,學習stata軟件是否需要一定計量經濟學如基礎的eviews的知識基礎啊
A17:
學習Stata,需要知道計量經濟學,但不需要Eviews

Q18:壇友hyq2003:
請教陳老師兩個問題:
1、我在一些期刊上看到穩定性(穩健性)檢驗,就是找一個和解釋變量性質相同的變量去替換該解釋變量,然後看回歸結果有沒有顯著性的改變,如果回歸結果交易前沒大的變化就認爲以前的回歸是穩健的。這種檢驗有必要嗎?有理論依據嗎?教科書上沒看到這方面的介紹啊
2、在一些期刊上看到回歸模型中引入控制變量,麻煩介紹下控制變量的作用,如何確定控制變量,推薦下介紹這方面知識的文章或書籍。
謝謝!!!
A18:
1、穩健性檢驗的方法有多種。你說的這種穩健性檢驗,主要針對對于變量的度量沒有把握的情形,因此選擇不同的代理變量進行度量。如果使用不同的代理變量所得的回歸結果類似,則可增加估計結果的可信度。
2、在研究中,通常有主要关心的变量,其系数称为“parameter of interest”。但如果只对主要关心的变量进行回归(极端情形为一元回归),则容量存在遗漏变量偏差。加入控制变量的主要目的,就是为了尽量避免遗漏变量偏差。

Q19:壇友謙微:
敬愛的陳老師:
      您好!我是一名普通学校的小硕,今年二年級了,面临毕业压力,我们必须发几篇好论文,但实证论文的计量模块我们有很多不懂之处,还请老师不吝赐教。
      1.很多文献中有“稳健性检验”小节,请问老师,是不是每篇实证都要做这个呢?具体是怎么操作呢?
      2.我们在实证上主要采用多元回归模型,可是有时候效果不好,不显著,然后又随便用对数模型或二次方程、三次方程去测试得出变量之间的非线性关系,请问我们要不要提供相关依据,是可以直接设立对数模型还是需要相关的说明,怎样推导和说明还请您教教我们;
      3.对于面板数据的回归我们一定要对其进行什么时间效应回归模型、固定效应回归模型之类的推敲么?还是可以不考虑这些效应直接回归?我看到很多文献,有的是说明了建立固定效应回归模型的原因,有的又没有考虑那么多,直接回归实证出结果,请问正确的方法是什么?还请老师提点一下

A19:
1、如果你的論文只彙報一個回歸結果,別人是很難相信你的。所以,才需要多做幾個回歸,即穩健性檢驗。沒有穩健性檢驗的論文很難發表到好期刊的。穩健性檢驗方法包括變換函數形式、劃分子樣本、使用不同的計量方法等,可以參見我的教材;更重要的是,向你閱讀的文獻學習。
2、線性模型是基准,如果擔心非線性,可加入非線性項,考察非線性項的顯著性(比如,RESET檢驗)。
3、規範的做法都需要進行豪斯曼檢驗,在面板固定效應與隨機效應之間進行選擇。但由于固定效應比較常見,而且固定效應總是一致的(隨機效應則可能不一致),故有些研究者就直接做固定效應的估計。時間效應也同時考慮。

Q20:壇友statax:
陈老师您好,发现您的CV里面获得了数学硕士学位,而您本科是学經濟學的。时间是有机会成本的,想请教一下您是如何平衡对现实经济问题的研究与对数学的研究或学习的?有没有什么經驗可以给大家分享或建议的呢?非常感谢。
A20:
可能还是follow your heart吧,觉得需要学什么就学什么。我在美国获得数学硕士,也有偶然性。因为经济系的课程较轻,所以每学期在数学系选修一门课。修了5门课后,突然发现已经离10门课得到数学硕士学位过了一半,所以就继续学了下去。其实,相当部分的数学知识也不见得用得上,可能更多的是思维的训练吧。

Q21:壇友hustchen2012:
請問陳老師:
我最近聽到一個觀點迷惑不解,煩請您百忙之中指點迷津
地方ZF官員被廣泛認爲是政治利益化爲導向,通過加速GDP增長來獲得政治錦標賽中的競爭優勢。如此看來,地方ZF官員應該偏向于投資短平快能看到收益和回報的項目,但是爲什麽那麽多地方ZF這麽偏好對高精尖或者高端科技的投資(投資科技園或者扶持高科技型企業)呢?難道僅僅是爲了形象工程?
感激不盡

A21:
现实中的官员是非常复杂的political animal,而将GDP竞争作为其的目标函数,确实是非常大胆的抽象啊……

Q22:壇友pangbaoqing:
陳老師好:
學習計量和操作一直都是用陳老師的書,非常感謝陳老師對我們的幫助。
這裏請教一個具體的問題:假如我的因變量爲工資,自變量是受教育年限(假設從1到9年不等),工資爲Y,受教育年限爲edu。此時在模型中放edu與放i.edu的區別是什麽?假如兩者都是顯著爲正的,該如何解釋?

A22:
放入edu,就是一個變量,取值爲1,2,……,9,這是通常的做法。系數取值爲正,說明教育投資的回報率爲正。
放入i.edu,則根據edu的不同取值設置虛擬變量。這時,一般以edu==1作爲參照系(不放入回歸方程),故其他教育年限的虛擬變量系數爲正,說明教育年限爲2,3,……,9者的工資收入高于僅受1年教育者。


Q23:壇友謙微:
陳老師  ,麻煩您解釋下,我實在是不明白,到底如何判斷其實隨機效應模型還是固定效應回歸模型
假設0 個體固定效應與回歸變量沒有關系。
如果假設0被接受則應使用個體隨機效應模型,否則應使用個體固定效應模型。數據分析的結果顯示假設被接受,應使用個體隨機效應模型進行檢驗(見下表2)。由此,本研究使用個體隨機效應模型進行檢驗。
表2 面板數據模型估計
Hausman检验       χ2               P 值                 模型
                           12.680     0.124        个体随机效应模型
陈老师,不是说看P值为0.124>0.05 是不能在0.05的置信水平下(一般实证研究都要求0.05)拒绝原假设个体固定效应与回归变量没有关系,那么应该是采用固定效应模型啊   为什么结论又是随机效应模型啊?求指导啊

A23:
此豪斯曼檢驗的原假設爲:隨機效應模型是正確的。
由于p值 = 0.124, 大于0.05, 故可接受原假设。
备注: 假设检验的基本逻辑是概率意义上的反证法,即如果原假设成立,是否会发生不合理的小概率事件;而p值衡量的就是这个小概率事件的概率。
因此,p值越低,則越拒絕原假設。由于通常將顯著性水平設爲0.05,故如果p值小于0.05,則拒絕原假設;反之,則接受原假設。

關鍵詞:發展經濟學 計量經濟學 在線訪談 山東大學 經濟學院 山東大學 經濟學 經濟史 在線 學院

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stata SPSS
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-4-15 17:36:03 |顯示全部樓層
這個全力支持。
sqy 发表于 2015-4-15 19:14:49 |顯示全部樓層
陈老师确实牛啊!同时拿到数学硕士和經濟學博士!
黑目shadow 发表于 2015-4-15 20:40:06 |顯示全部樓層
突然間喜歡上這個老師了
LIXUANHANK 学生认证  发表于 2015-4-15 23:43:16 |顯示全部樓層
回答的都好詳細啊!
希望能有機會再邀請一次!
客初 企业认证  学生认证  发表于 2015-4-16 09:31:11 |顯示全部樓層
謝謝陳老師,您的書對我幫助很大。
長風神舞 在职认证  发表于 2015-4-16 11:25:09 |顯示全部樓層
天涯明月刀9 发表于 2015-4-16 12:27:25 來自手機 |顯示全部樓層
資料狂人 发表于 2015-4-15 16:42
陈强,分别于1992年与1995年获得北京大学經濟學学士与硕士学位,2007年获美Northern Illinois University数 ...
我終于明白爲何數學那麽好了!
painx 发表于 2015-4-16 13:29:10 |顯示全部樓層
謝謝老師!!!!!!!!!!
小姑娘愛微笑 学生认证  发表于 2015-4-16 15:00:32 |顯示全部樓層
噢噢噢,這樣子
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GMT+8, 2019-11-22 05:36