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大咖周末聊|陳強(qiáng)老師來了!對(duì)!他來了?。ㄖ校?/span>

 liyu_sun 2020-06-13

本期人物

陳強(qiáng),分別于1992年與1995年獲得北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士與碩士學(xué)位,2007年獲美Northern Illinois University數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位,現(xiàn)任山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授,泰岳經(jīng)濟(jì)研究中心副主任(主持工作)。

主要研究領(lǐng)域?yàn)榘l(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及經(jīng)濟(jì)史。

已獨(dú)立發(fā)表論文于Economica,Journal of Comparative Economics,《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》、《世界經(jīng)濟(jì)》等國(guó)內(nèi)外期刊。

獨(dú)立編著的經(jīng)典教材《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)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(jì)人才支持計(jì)劃。


QUESTION1

Q:陳老師您好,在線性回歸模型中設(shè)置交互項(xiàng)和二次項(xiàng)的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題,請(qǐng)問遇到這種情況時(shí)應(yīng)該如何處理呢,謝謝。

A:可以將所涉變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即減去均值,再除以標(biāo)準(zhǔn)差,然后再進(jìn)行回歸。這樣可以緩解高次項(xiàng)與線性項(xiàng)的多重共線性。

QUESTION2

Q:我的問題是關(guān)于實(shí)證研究里的structural form and reduced form。我們知道兩種方法都有各自的優(yōu)劣,依據(jù)所研究的問題、理論模型、數(shù)據(jù)不同選取合適的form,它們之間應(yīng)該是互補(bǔ)的,而不是互相排斥的。Structural form通常要有理論模型作指導(dǎo),并且有清晰的假設(shè)加以test,以此來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)背后的經(jīng)濟(jì)機(jī)制。但是,有時(shí)候理論假設(shè)并不是很容易被test的,此時(shí)reduced form雖然可以幫助發(fā)現(xiàn)一些“因果關(guān)系”,但這種簡(jiǎn)化(reduced)本質(zhì)上是對(duì)原始的模型取一階泰勒展開,得出來的系數(shù)雖然顯著,但也是不準(zhǔn)確的,尤其是從這一結(jié)果再進(jìn)一步,比如政策的成本收益分析,應(yīng)該就更不可靠了,不是嗎?我的一個(gè)想法是從現(xiàn)有的reduced form的結(jié)果出發(fā),進(jìn)一步推測(cè)出背后的經(jīng)濟(jì)機(jī)制、理論模型,再建立structual form進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),也即從現(xiàn)實(shí)具象到理論抽象,再由理論抽象回到現(xiàn)實(shí)加以檢驗(yàn),如此反復(fù)。如何能夠訓(xùn)練這一思維過程,提升自己的理論和實(shí)證水平,還望陳老師指教,非常感謝!

A:你的建議在原則上很好,但在實(shí)踐中不好操作。對(duì)于很多經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,并沒有現(xiàn)成的經(jīng)濟(jì)理論或模型;即使有理論模型,有時(shí)也可能過于復(fù)雜,或無從取舍。所以,現(xiàn)在的主流方法依然是reduced form。


我過去也曾以為,既有理論也有實(shí)證的論文應(yīng)該更容易發(fā)表。但事實(shí)上,經(jīng)濟(jì)學(xué)的分工越來越細(xì),做理論的往往不懂實(shí)證,而做實(shí)證的也視理論模型為畏途。因此,如果審稿人研究理論,則可能看不懂論文的實(shí)證部分,另外可能覺得理論部分過于簡(jiǎn)單;反之,如果審稿人做實(shí)證,則對(duì)太長(zhǎng)的理論模型沒有興趣,也可能覺得實(shí)證部分不夠深入細(xì)致(局限于論文篇幅)。這樣,反而導(dǎo)致兩邊不討好。


如果你既做理論,也做實(shí)證,可能還是分開發(fā)表更好些。一般的實(shí)證論文,只需要有簡(jiǎn)單的理論模型或框架即可,主要貢獻(xiàn)仍在于其實(shí)證部分。

QUESTION3

Q:我在一些期刊上看到穩(wěn)定性(穩(wěn)健性)檢驗(yàn),就是找一個(gè)和解釋變量性質(zhì)相同的變量去替換該解釋變量,然后看回歸結(jié)果有沒有顯著性的改變,如果回歸結(jié)果交易前沒大的變化就認(rèn)為以前的回歸是穩(wěn)健的。這種檢驗(yàn)有必要嗎?有理論依據(jù)嗎?

A:穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法有多種。你說的這種穩(wěn)健性檢驗(yàn),主要針對(duì)對(duì)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(jìn)行度量。如果使用不同的代理變量所得的回歸結(jié)果類似,則可增加估計(jì)結(jié)果的可信度。

QUESTION4

Q: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(shí)的文章或書籍。

A:在研究中,通常有主要關(guān)心的變量,其系數(shù)稱為“parameter of interest”。但如果只對(duì)主要關(guān)心的變量進(jìn)行回歸(極端情形為一元回歸),則容量存在遺漏變量偏差。加入控制變量的主要目的,就是為了盡量避免遺漏變量偏差。

QUESTION5

Q:請(qǐng)問很多文獻(xiàn)中有“穩(wěn)健性檢驗(yàn)”小節(jié),請(qǐng)問老師,是不是每篇實(shí)證都要做這個(gè)呢?具體是怎么操作呢?

A:如果你的論文只匯報(bào)一個(gè)回歸結(jié)果,別人是很難相信你的。所以,才需要多做幾個(gè)回歸,即穩(wěn)健性檢驗(yàn)。沒有穩(wěn)健性檢驗(yàn)的論文很難發(fā)表到好期刊的。穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法包括變換函數(shù)形式、劃分子樣本、使用不同的計(jì)量方法等,可以參見我的教材;更重要的是,向你閱讀的文獻(xiàn)學(xué)習(xí)。

QUESTION6

Q:我們?cè)趯?shí)證上主要采用多元回歸模型,可是有時(shí)候效果不好,不顯著,然后又隨便用對(duì)數(shù)模型或二次方程、三次方程去測(cè)試得出變量之間的非線性關(guān)系,請(qǐng)問我們要不要提供相關(guān)依據(jù),是可以直接設(shè)立對(duì)數(shù)模型還是需要相關(guān)的說明,怎樣推導(dǎo)和說明還請(qǐng)您教教我們。

A:線性模型是基準(zhǔn),如果擔(dān)心非線性,可加入非線性項(xiàng),考察非線性項(xiàng)的顯著性(比如,RESET檢驗(yàn))。

QUESTION7

Q:對(duì)于面板數(shù)據(jù)的回歸我們一定要對(duì)其進(jìn)行什么時(shí)間效應(yīng)回歸模型、固定效應(yīng)回歸模型之類的推敲么?還是可以不考慮這些效應(yīng)直接回歸?我看到很多文獻(xiàn),有的是說明了建立固定效應(yīng)回歸模型的原因,有的又沒有考慮那么多,直接回歸實(shí)證出結(jié)果,請(qǐng)問正確的方法是什么?

A:規(guī)范的做法都需要進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),在面板固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)之間進(jìn)行選擇。但由于固定效應(yīng)比較常見,而且固定效應(yīng)總是一致的(隨機(jī)效應(yīng)則可能不一致),故有些研究者就直接做固定效應(yīng)的估計(jì)。時(shí)間效應(yīng)也同時(shí)考慮。

QUESTION8

Q:陳老師,想問下假如我的因變量為工資,自變量是受教育年限(假設(shè)從1到9年不等),工資為Y,受教育年限為edu。此時(shí)在模型中放edu與放i.edu的區(qū)別是什么?假如兩者都是顯著為正的,該如何解釋?

A:放入edu,就是一個(gè)變量,取值為1,2,……,9,這是通常的做法。系數(shù)取值為正,說明教育投資的回報(bào)率為正。
放入i.edu,則根據(jù)edu的不同取值設(shè)置虛擬變量。這時(shí),一般以edu==1作為參照系(不放入回歸方程),故其他教育年限的虛擬變量系數(shù)為正,說明教育年限為2,3,……,9者的工資收入高于僅受1年教育者。

QUESTION9

Q:陳老師,麻煩您解釋下,我實(shí)在是不明白,到底如何判斷其實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)回歸模型假設(shè)0個(gè)體固定效應(yīng)與回歸變量沒有關(guān)系。


如果假設(shè)0被接受則應(yīng)使用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型,否則應(yīng)使用個(gè)體固定效應(yīng)模型。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示假設(shè)被接受,應(yīng)使用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)(見下表2)。由此,本研究使用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。


表2 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)


Hausman檢驗(yàn)       χ2               P 值                 模型
                           12.680     0.124        個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型


陳老師,不是說看P值為0.124>0.05 是不能在0.05的置信水平下(一般實(shí)證研究都要求0.05)拒絕原假設(shè)個(gè)體固定效應(yīng)與回歸變量沒有關(guān)系,那么應(yīng)該是采用固定效應(yīng)模型?。繛槭裁唇Y(jié)論又是隨機(jī)效應(yīng)模型???

A:此豪斯曼檢驗(yàn)的原假設(shè)為:隨機(jī)效應(yīng)模型是正確的。

由于p值 = 0.124, 大于0.05, 故可接受原假設(shè)。
備注:假設(shè)檢驗(yàn)的基本邏輯是概率意義上的反證法,即如果原假設(shè)成立,是否會(huì)發(fā)生不合理的小概率事件;而p值衡量的就是這個(gè)小概率事件的概率。
因此,p值越低,則越拒絕原假設(shè)。由于通常將顯著性水平設(shè)為0.05,故如果p值小于0.05,則拒絕原假設(shè);反之,則接受原假設(shè)。

QUESTION10

Q:陳老師您好,發(fā)現(xiàn)您的CV里面獲得了數(shù)學(xué)碩士學(xué)位,而您本科是學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)的。時(shí)間是有機(jī)會(huì)成本的,想請(qǐng)教一下您是如何平衡對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題的研究與對(duì)數(shù)學(xué)的研究或?qū)W習(xí)的?有沒有什么經(jīng)驗(yàn)可以給大家分享或建議的呢?

A:可能還是follow your heart吧,覺得需要學(xué)什么就學(xué)什么。我在美國(guó)獲得數(shù)學(xué)碩士,也有偶然性。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)系的課程較輕,所以每學(xué)期在數(shù)學(xué)系選修一門課。修了5門課后,突然發(fā)現(xiàn)已經(jīng)離10門課得到數(shù)學(xué)碩士學(xué)位過了一半,所以就繼續(xù)學(xué)了下去。其實(shí),相當(dāng)部分的數(shù)學(xué)知識(shí)也不見得用得上,可能更多的是思維的訓(xùn)練吧。

那么多問題還沒看夠?

沒關(guān)系,你們的男神要開課啦!

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