推 solsiso:感謝分享這些資訊，很有用 07/28 15:58
※ 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..
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