学习经济学需要熟悉哪些编程语言?

计量经济学也有很多小的门类,请对号入座。

有很多软件,Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。

  • 如果是做应用计量(特别是横截面数据、面板数据),Stata是不二之选,因为不管是管理数据还是跑回归,实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有,而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是,简单!
  • 如果做应用的时间序列,Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面,也不是很有发言权。
  • 如果做理论计量,stata eviews是没有现成的包的,而且即便Stata可以编程,可编程能力也是很差的,而且不稳健。所以懂R和Matlab就非常顺手。当然也可以用Python,最近Sargent就写了本用Python做计量的书。还有一个Julia,是这三种语言的混合,但是速度快很多,缺点是太过于小众。
  • 如果对速度要求高,特别是金融计量很多对速度有要求的,可以考虑C、Fortran等语言。C和Fortran肯定是最快的。还有一个叫做OX的,速度快,但是也很小众。但是这些语言的缺点是学习难度比较高,开发时间比较慢。Julia据说速度堪比C,而且语法特别像Matlab、Python(意味着容易学习),但是处于刚起步阶段,用的人太少了。
  • 如果是金融计量领域,强烈建议学会SAS。SAS是最权威,速度也很快,当然最大的问题是昂贵,而且可编程能力不是多么好。但是金融里面数据量都非常非常非常大,一般的软件都瘫的时候,SAS就派上用场了。
  • 像我自己,做应用的时候都是用stata整理数据,能用stata的坚决不用其他软件。但是因为有的时候做一些理论计量的工作,所以matlab也是必不可少的。我也在学习Julia,因为matlab的速度实在太慢。Python我一般不用来做科学计算,用的人不多,而且速度慢,一般是用来抓数据的。
  • 最后还是补充一点吧,为什么我推荐matlab而不是其他的软件,也是有道理的。很多模型,比如空间计量模型(spatial econometrics)、贝叶斯估计、以及宏观计量里面的DSGE model、SVAR等模型,在stata、Eviews里面都是没有什么现成的东西可以用的,但是matlab提供了丰富的包,比如Dynare就是基于Matlab的,还有LeSage的空间计量软件包等等,也是基于matlab的。所以几乎你想用的模型matlab里面都能找到codes然后直接用。就算没有,你自己在matlab里面写,也不是什么难事。
  • 最后想起一句话来,关于这些软件的选择(stata除外,因为stata在应用计量领域的地位是几乎不可替代的)可以用两句话来概括:如果你自己的时间比计算机的时间宝贵的话,学习matlab、R、甚至Python、Julia是最合适的,如果计算机的时间比你的时间宝贵的话,学习C、Fortran是必须的。当然除非你的工作非常特殊(比如一些大型的结构模型的估计),一般来说,还是自己的时间更宝贵一点。
  • 综上,做应用和做理论是不可能用一种软件解决的,建议根据自己的方向进行挑选。我觉着stata、matlab是比较推荐的,一个方便,一个灵活,都很强大,而且学习难度都不大,用的人都很多,交流起来相当方便。

PS:各个软件的速度比较, 可以看Julia的主页。其他答案:https://www.zhihu.com/question/22619361

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2014-02-11

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