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本帖最后由 wanghaidong918 于
15:22 编辑
我已经仔仔细细阅读了古扎拉蒂大人的《计量经济学基础》，但我觉得还是需要加强理论基础的学习，伍德里奇的这两本书哪一本更适合进一步阅读呢？
请各位大侠给点意见！
载入中......
计量经济学的学习经验
首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是强奸数据。
本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了Hayashi那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。
开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）
个人认 ...
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计量经济学的学习经验
首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是强奸数据。
本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了Hayashi那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。
开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）
个人认为只有Wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉蒂就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书我读了两遍，现在早就扔了。但现在依然常常翻阅Wooldridge。对于开始的人，Wooldridge书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。
学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释——书上后来那几章不懂也没关系。
数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊，有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。
1、别管R square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。不过对于GLS还是要有个认识。
2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。
3、这个阶段不要陷入公式推导。
4、如果你是初学者，不要指望把Wooldridge的书处处看懂，差不多就行了。
5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。
数学要求：矩阵，大样本理论，稍微再难一点的统计学
矩阵书很多，Greene附录也可以（推荐Dhrymes：Mathematics for Econometrics，这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧）。大样本理论有难度，需要做比较严肃的准备，有比较好的概率背景的同学大概也需要时间来适应其中繁琐的推导，White：Asympotic Theory for Econometricians前三四章是值得花时间的。数理统计学教材多如牛毛，不说了，大致Greene附录的那些内容是要了解的（尤其MLE）。
教材：买一本Greene的书放着，看完附录就算了，可以以后时不时的查阅其中其他内容。读过这本书的同学我相信会有很多人认为它是不值得通读的，没有重点，全面铺开，很恶心的做法。而且这本书例子不多，实际上我认为思想也很肤浅，没有着重捕捉回归的思想，计量模型中的因果含义等等。
建议：读Goldberger吧，个人认为和Greene功力的差距是本质的，又短又好的一本书，某些地方值得反复读啊读。起码他会真正告诉你OLS假设的含义，呵呵。
基本读完这本书之后，对计量差不多就有个认识了，可以真正开始深入学习了，Wooldridgeldridge（2001）和Hamilton的很多章节是必读的。学到这个阶段的朋友就不需要我多罗嗦了。估计手册和必读的精彩论文都已经有所认识了。
1、要时不时的作个图看看，不看图（尤其是时间序列）是疯子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然总有一天你得回来重新再学，嘿嘿。
2、学好OLS的相关内容实在是太重要了，不要见了更高深的方法就以为OLS没用了，多学几遍OLS吧。基本的矩阵推导要烂熟烂熟烂熟！大样本的结论坚持都推一遍。
3、可以尝试着用计量了，记住如果你只有二三十个样本点，最好不要计量。如果你有50个左右，解释变量别超过三个。
学得挺闷吧，JEP2001FALL整整一本讲计量应用的，全是顶尖大牛，每人讲一个方法，要求文章中公式不超过三个，巨精彩。什么非参半参，GMM（Wooldridge），IV（angrist@kruger）,VAR,GARCH（Granger）,等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。
不太明白为什么Greene的书在国内被称做圣经，其实就是在AMZON上，这本书得到很多负面评价。
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Fumio Hayashi的《Econometrics》则是好评如潮。
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Russell Davidson,James G.Mackinnon的《Econometric Theoryand Methods》也是一本使用比较广泛的教科书。
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Takeshi Amemiya的《Advanced Econometrics》出版于1985年，是一本广受赞誉的书。
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Arthur S.Goldberger的《A Course in Econometrics》。
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Goldberger还著有一本初级教科书《INTRODUCTORY ECONOMETRICS》。
现在中国的学生真的很幸运，因为很多的书在国外出版不久，就被翻译或影印到国内了。
比如两位时序领域的巨人James H.Stock，Mark W.Watson的初中级教科书Introduction to Econometrics，我先是看到上海财经大学出了这本书的影印本，接着又发现东北财经大学出版社又出版了中文版。出版周期真的是很快。
有的人除了是好的研究者，还是天生的好的教科书的作者、好的教授。比如已故的G.S.Maddala教授，他和古扎拉蒂都是印度人。
他写的初级教科书《Introduction to Econometrics》3rd Edition，个人认为要比古扎拉第的好太多了。
你说的那些书我基本都有接触，个人也非常喜欢DAVIDSON & MACKINNON（2004），很好。对于想了解投影知识以得到回归的直观感觉的人，本书前2章是值得看的。此外，由于是新书，本书把BOOTSTRAP方法贯彻始终，基本每一部分都有讨论。
但是这里申明一点，我个人在各种教科书上花的时间太多了，二楼说的都是好书，但是学完一本再学一本的方法是不足取的。太浪费时间了，毕竟，计量终归是作出来的！本人认为取其中之一二作为基础精读之即可，而Wooldridge和Golderberger绝对是首选。
当认真学完Goldberger后，进一步看哪本书实际都不费劲（除了时间序列需要花点时间），这个阶段该看论文和手册了。
对于MONTECARLO和BootStrap，我认为应该尽早接触。
朝露昙花，咫尺天涯
中级计量经济学学习体会
四川大学&&杨可扬
（我的博客：）
在学习计量之前看到过一位网友的计量学习经验，对我很有帮助。现在自己学完中级，有点小体会，记录下来，希望对正在学或者将要学的朋友有所帮助。
一、学习的路径
我以为计量经济学的学习可以沿着：初中级教材＝＞高级教材＝＞时间序列和面板的专门教材＝＞学术论文，这样的路径。初中级教材，我刚读完，有发言权，下面详谈。高级教材中，我即将读，从已经学过的同学得到的经验来看，要想建立完整的理解体系，林文夫是首选；要想重在应用，格林和戴维森的很好。时间序列的教材，汉密尔顿是经典（不过，我翻了一下，很技术化。汉密尔顿自己上计量的课也只将其作为参考，而将林文夫的作为教材。）面板的教材，伍德里奇的很好，可惜的是国内网站上似乎还没有完整的答案提供。
二、中级教材的比较
我学习中级计量主要是选用了伍德里奇和古扎拉蒂的。就我个人而言，我更喜欢伍德里奇的。伍德里奇教材比起古扎拉蒂的最明显优势在于海量的例题。这些例题一般也都提供了数据。它的数据质量通常较好，样本量很大。这才容易得到大样本性质嘛。古扎拉蒂的样本量通常较小，有时只有10几个数据，怎么得到大样本性质。伍德里奇的习题也很好，通常都有着十分现实的背景，有时是作为例题的延伸。古扎拉蒂的习题有的相当繁琐，而且待做完之后回首一看，这种繁琐很多都是不必要的。伍德里奇本人的对计量经济学发展作出了很多贡献，你看论文或者是别的教材的时候经常都会对他有所应用。但是，伍德里奇的教材也不是在所有方面都比古扎拉蒂好。例如，伍德里奇对分布滞后模型的处理上面就显得比较散，有的模型是在习题中做的介绍。还有，他将时间序列部分不如古扎拉蒂简明、清晰，特别是在讲预测部分的时候有点偏难。顺便说说版本问题。伍德里奇常见的中文版是第1版的，英文影印版是第二版的。两个版本差别不大。翻译的错误也较少。古扎拉蒂的中文版，有第四版，也有第三版。强烈建议拥有第四版的。英文第四版网上可以下载。理由是：第三版翻译错误较多，第四版做了很大的调整，比如直接增加了面板、非线性估计等章节。
三、我基本的学习步骤
（1）看伍德里奇的教材，然后看几个课件，然后做习题。如果做完之后还没有理解，就把古扎拉蒂的拿来看看。全书学完之后，作一个总结。我读的是伍德里奇第二版的英文教材。这还是我第一次通读英文教材。原来一般都是选读部分章节。经济学英语一般都不难。读原版教材有两个好处：避免翻译带来的信息的遗失和扭曲；把接受英文信息作为习惯，阅读论文很方便。我这次读书有个特点就是做了大量的旁批。旁批主要包括两方面的内容：公式推导和总结。书中的公式有些是没有推导的，或者是推导的步凑不够详细。如果数学知识够用，我都推一遍。还有就是总结。一边读，一边概括，伍德里奇这一段、这个例题、这个练习究竟想讲什么。这也为后来的复习提供了便利。
（2）看课件。我最喜欢的两份课件分别是：沈艳教授的和李子奈教授的课件。沈艳教授的课件是和伍德里奇教材配套的。可惜的是我手中的并不齐全。当然这也有可能是沈艳教授没有讲完所有章节的原因。李子奈教授是国内计量经济学的泰斗了。他的课件十分简明清晰。阅读课件对形成整体理解很有好处。有时候，刚读完一章，感觉很含混，记得的只是一个个细节，看完课件，这些细节才联系了起来，形成一个整体的图景。
（3）做题。这里我要多说两句。最初接触经济学的时候，有人声称无需做题，他的理由是：“如果你不懂，那么做不来题；如果你懂了，你又何必做题”。这是完全错误的。练习题不仅是测试手段，更重要的是，你在做题前后水平是会发生变化的。好的练习题有助于加深对原文理解。对于经济学学生而言，我们甚至可以仿照数学系的学生说，不做题等于没学经济学。伍德里奇的习题分为两类理论题和计算机习题。理论题有的就是要你自己动手推导一下，有的就是要你对某个回归结果做出解释。计算机习题的量也很大。我学完全书做了几百个回归，每章的计算机输出结果都是几十页。做这类题可以加深对理论理解。例如，当时期只有两期的时候，固定效应模型和一阶差分的回归结果是一样的。这点从推导的角度未必显然。但是你做一下，就发现确实是一样的。又如，什么是遗漏变量偏误。你先用对数工资对教育回归，得到很显著的结果。逐步加入变量，如工作经历等，显著性通常就会下降了。在另一些例子当中，甚至可能不显著了。
（4）最后就是全书的总结。我现在还差一点就做完了。做这个总结意义很大。一个总结就帮你在脑子中把中级计量的框架搭起来了。“温故而知新”。绝非虚言。你明显的可以感觉到自己理解的加深。我做总结的原则是尽量多些自己的体会，尽量简洁。
四、理论与应用
首先我们应该反对把中级计量经济学搞成一个软件培训。没有理论就没有应用。比如，关于P值的问题。P值就是能够拒绝原假设的最小显著性水平。而显著性水平就是我们犯第一类错误的概率。第一类错误就是指原假设本来正确而被我们拒绝的概率。有了这个基本理论常识，怎么可能出现P值0.76还拒绝的情况呢？（现实当中确有其人）。另外，你对统计推断也就有了一点戒心：我们拒绝了原假设，但实际上，原假设可能为真！再举一例，在面板数据的处理中可以使用一阶差分的方法。在实际操作中的一个最常见错误就是第一期的数据仍然存在，没有缺失。这显然就是没搞清一阶差分的过程。第一期的数据去减谁呢？与此相关的一个问题是如何处理数学推导。其实在中级的数学推导主要就是用到概率统计和微积分的知识。自己动手推一推对理论的感觉就是不一样。应用最根本的是把计量作为工具撰写论文。我没有什么经验，不敢乱说。应用当中还包括一个重要环节就是计量软件的使用，下面专门谈。
五、计量软件
我用的软件是EViews 5.0。软件手册两个：张晓峒教授主编的和EViews自带的。张教授的书一个好处就是比较精简，从而也比较便宜。我重点推荐EViews自带的使用指南。它最权威也最齐全。读后，你会发现有的国内教材不过是它缩写版。国内的操作手册当中一般都没有讲到使用EViews来处理面板，自带的使用手册当中都有详细讲解。使用手册没有必要挨着读。我是要用什么了就到手册中去找。看几个操作例题，自己操作两次基本就会了。我做完中级的习题，可以说这么一句：EViews可以解决伍德里奇的所有计算机习题。当然，随着学习的深入，我们还可以学习STATA，SAS等。
六、课堂讨论
我要特别感谢我们的计量经济学老师，她一开始就对我委以重任：由我来讲双变量模型的估计和推断。我之前就学过这部分知识。但为了能上课堂来讲，我花了两个星期的时间来准备。在那段时间当中，我基本把概率统计又复习了一篇，把书上所有公式反复推导过几遍，看了10多个课件，自己做了一个比较好的课件。总之，我站上讲台，就有信心，同学们就这部分的问题一般是问不倒我的。这部分实际是整个计量学习最基础、最重要的部分。我由此而打下了较好的基础。还一次课堂讨论是论文选讲。同学们选一篇自己最喜欢的论文出来讲。我选的是利用双胞胎数据来研究党员地位的经济收益的。通过学习这篇论文，我再次体会到什么经济学帝国主义（在褒义上），什么叫批判性、分析性思维。当然，在讲论文的时候我还没有学习面板数据，不知道其实双胞胎数据是clustersample的典型例子。选讲论文也就为我学习固定效应模型做了很好的铺垫。
七、网友的讨论
这要感谢TASTECONMIC网友的热心相助。通过讨论很能增进对问题的理解。例如对分段线性回归的讨论就加深了我对虚拟变量、分段线性模型、作图重要性、模型之间比较的理解。具体讨论可以见：
当然，学习计量的收获还不止于此，它是要改变人的思维的。关于我这方面的体会，可以看我的一个帖子
刚学完初中级的计量，认识还很肤浅，以后的路还很长，希望各位高手的指点。
朝露昙花，咫尺天涯
计量经济学教材评论
由于自己的研究以计量为主要方法，以后将会经常涉及这个话题。计量经济学的重要性在今天已经无须强调，它几乎是检验经济学理论是否能够解释现实的唯一途径。对于有意以计量经济学为主要研究工具的研究者而言，很有必要学习专门为博士生开设的课程。但是经济学的研究生课程在国内发育迟缓，主要原因恐怕是没有能够站在学科前沿的教授。我的专业并不是纯经济学，但是需要学习两年的计量。第一年过去后，我已经感受到计量经济学并不仅仅是许多人眼里的回归。
如果没有好老师的话，那么就要有好书。这里会向大家推荐一些教材，主要是高级教程。学习计量经济学的一个好处是，可以不必按照“初—中—高”的顺序进行学习。如果有一定的概率论和数理统计基础，完全可以直接从高级教程入手而没有任何问题。
计量经济学可以说是统计学的应用分支，因此统计学基础很重要。推荐这本教材：Casella and Berger, Statistical Inference, The Wadsworth & Brooks/Cole Statistics/Probability Series，这是国外统计系博士研究生第一年的教材。我们学校经济系半个学期基本讲掉3/4强，非常地**。除了这本书外，还需要补充一些用矩阵语言写的统计知识，可以参照Greenee的书后附录。
对于计量经济学教材，强烈推荐：Fumio Hayashi, Econometrics, Princeton University Press。这虽然是鬼子写的东西，但是有好些优点：
（1）以Generalized Method of Moments统领全文，而将OLS，2SLS，GLS，和WLS等等方法全部纳入到同一个理论框架；
（2）既体现前沿的研究成果，如Unit Roots和Cointegration等内容，又有很好的应用例子；
（3）语言简洁（小日本的英语不好，不象Greenee的书，废话多多），以矩阵语言写成也使得公式很漂亮。
其它的教材还有，这些书在学完Hayashi的后尽可挑着读：
1. William Greenee, &Econometric Analysis&, Prentice Hall, 2003 （这本书大家很熟悉了吧，是一本内容很全、深入浅出的书。可惜部头太大，废话太多。想必吓倒很多人）
2. James Hamilton, &Time Series Analysis&, Princeton University Press, 1994 （时间序列分析的主要参考书目）
3. Russell Davidson and James MacKinnon, &Econometric Theory and Methods&, Oxford University Press, 2004 （有几章写得不错，比如讲OLS和2SLS的内容）
4. Takeshi Amemiya, &Advanced Econometrics&, Harvard University Press, 1985 （又见鬼子！这本书的有关discrete choice model 和 limited dependent variables两章不错）
除了教材之外，还有非常非常重要的：Handbook of Econometrics，可谓是章章经典。网上可以免费下载前面的章节：
学习计量如果不做作业、不推公式的话，估计是永远也不可能真正掌握的。Hayashi书后的作业不仅仅是作业，而且是正文的延伸。很多方法和定理在习题中给出。这里可以找到书后习题的答案和应用型习题的数据：
朝露昙花，咫尺天涯
谢谢楼上的兄弟，我仔细看看！
谢谢啦 兄弟，我仔细看看，学习学习别人的学习方法
谢谢啦,经验很不错！
好。。。。。
受教了，顶一下！
y偶有收获！！！！
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