Re: [拋磚] 計量經濟學 - 大學部教材之二

看板Quant (計量經濟/數理金融)作者LITTLEN (有沒有那麼雖阿~~~)時間10年前 (2014/07/28 10:17)推噓1(1推 0噓 0→)

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※ 引述《ninmit (silent all the years)》之銘言： : 又是拋磚, 還是希望別砸傷板友. : 前次說到的三本書, Stock and Watson, Gujarati 以及 Woodbridge, 以個人現在的感覺 : 是, 看山要看大山, 看書要看大書. : 當然, 小而美小而好的書也很多, 合起來不到一頁 A4 紙的證明也可以成為巨著的 : (如, 雖然和本板不太有關的, 賽局理論的 Nash J. 1950, : "Equilibrium Points in N-person Games") : 但是, 一個初學者, 還是建議一步一腳印的, 找一本相對厚實的書來看計量經濟學. : 以上的三本書, 其中 Gujarati 以及 Woodbridge 應該是目前的大學部夠厚實的書. : 曾經被問過以上幾個問題: : 1. 對於各種定理到底是要會用就好還是要會證明 : 這個問題, 在大學部的話, 我會希望我自己要努力的證明, 但是如果證不出來, 也一定要 : 弄清楚這個定理到底要如何正確的用. 大學的時候真的要多念一點這種硬科學, 定理弄清楚, 證明最好還是能搞懂有些東西學起來可以幫助後面念其他課程有點幫助.. 例如Convergence(左示可以推到右式) pointwise (almost everythere) --> in Probability --> in Distribution 加上念一些要證明Central Limit Theory等等的東西裡面其實有很多東西跟證明技巧, 好好理解會應用到後面會幫助你念其他東西的效率.. 趁年輕念一下..年紀大了才念就比較辛苦了Orz.. : 很多的定理其實存在很多限制, 譬如說, 之前有板友推文說到的 iid, 我的指導教授一定 : 要我檢查數據是否真的是 independently and identically distribute, 畢業多年以後, : 回到學校找老師, 我問她, 老師, 如果不是 iid, 當時我們的 paper 妳打算怎麼辦?? : 她很 nice 的回答我說, 那你晚一年畢業吧. : 2. 統計學的基礎 : 這點相對麻煩的地方是, 除非要考研究所, 否則一般來說統計學念的都會是應用統計學. : 但是, 譬如說, gamma dist 是一個很重要的分配, 很多真的不會處理的問題最後都用 : gamma dist 做為一個可能的思考途徑, 但是, 一般來說 gamma dist 是數理統計學才會 : 學到的機率分配. : 所以, 曾在工作之餘, 努力的將 Hogg 的 Introduction to Mathematical Statistics : 抽空快看了一次, 這本書對個人的受益頗多. 統計學也可以念一下Casella的Statistical Inference 這本因為網路上有習題詳解好像作者自己放到網路的有時間好好做一下題目也可以增加一點功力.. 如果碩班修統計推論很多學校都是用這本書.. : 3. 還是矩陣問題 : 前面有板友推文說明, 可能大學部有修過線性代數, 所以矩陣與計量經濟的連接應該可以 : pass, 可能是我比較愚昧, 我一直在這方面有障礙... : 比較起來, 印象中 Woodbridge 的 appendix 有講到計量以及矩陣的說明, Gujarati 的書 : 對這方面著墨較少. : 矩陣的表示絕對是計量不可少的一個重要工具 (相信我, 我們的運氣絕對沒有好到說一個 : 自變數就有足夠的能力解釋因變數) . 所以能儘快熟悉矩陣的表示絕對是重要的. 矩陣東西真的很重要, 即使工作也很常用到有了基本的線性代數觀念, 也可以修一下迴歸分析然後參考一下矩陣代數的書.. 盡量把那些觀念建構起來, 會影響到後面你唸書或做研究的效率.. 例如多變量會用到的主成分分析(PCA), 因素分析(FA)等等數值方法也會用到很多矩陣分解(singular value decompsition, QR decomposition) 這些不管做研究或者真的分析資料在業界也會常用到.. (面試也會Orz..我就被問了一個矩陣分解了) 計量經濟當然更不用說了, 幾乎都是矩陣運算~~ : 4. 軟體 : 在從事學術工作時, 同學校的統研所同學強烈推薦我學 R. : 當年比較懶惰, 沒聽他的勸, 所以現在只能將自己失敗的經驗和各位說明... 哈~ R 算是比較好上手的..我個人也大部分都是使用R.. 不過就我所知道在台灣的業界比較多是用EXCEL VBA (聽我一些朋友講的) QUANT其實啥工具好像沒有特別的差異, 不過最好一個程式語言真的很上手這樣才可以好好做工作/研究 : 5. 理論與實務 : 我很喜歡引用官德星老師的一段話: : 我們的數學絕對比 A. Smith 強 (os: 希望不會比 A. Marshall 弱) , 但是, 我們的 : 經濟直覺比不上 A. Smith. : 想和各位報告的是, 計量經濟別一直在跑理論, 寫一大堆方程式結果從來不跑實證... : 在大學部, 用軟體跑一跑實證是一件很有成就感的事情 - 我清楚的記得, 在棒球板上曾經 : 有人 po 過一篇實證的文章, 當年看到那篇文章還花了很久的時間去 study, 那種感覺 : 真的很棒. 棒球版那篇我也看過, 蠻厲害的..haha.. : 所以, 不論是 FX / Equities / Fixed Income / Credit Derivatives / Commodities / : Hybrids 等, 做一個小小的 case study, 跑一個小小的實證, 這種成就感都是相當大的. : 以上還是亂七八糟的說, 請各位先進指教. 其實除了實證以外, 自己在做modeling的時候, 結果好好的想想看怎麼解釋, 有沒有意義, 如果有問題, 是哪邊出了差錯, 如果可以瞭解對自己的功力影響很大.. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 108.53.61.28 ※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Quant/M.1406513865.A.AC1.html ※ 編輯: LITTLEN (108.53.61.28), 07/28/2014 10:48:09

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