應用計量經(jīng)濟學之回歸課題研究課件選擇研究主題選擇研究主題至少要注意三個關鍵：選擇一個你感興趣的領域，同時/或者你對該領域有些許了解確保數(shù)據(jù)是可獲得的，并要保證一定的樣本容量，推薦不少于25個觀測值確保你的研究主題是有實質(zhì)含義的：– 避免選擇純描述性的，或本質(zhì)上是同義反復的研究主題– 否則，應選擇這樣的研究主題：向來是經(jīng)濟學或行為選擇的人們感興趣的問題1選擇研究主題選擇研究主題至少要注意三個關鍵：1從哪里選擇？你原來使用的經(jīng)濟學教科書、筆記經(jīng)濟學期刊、雜志例如，Table11.1給出了一份雜志的清單選擇研究主題2從哪里選擇？選擇研究主題2Table11.1a

潛在研究主題的來源3Table11.1a

潛在研究主題的來源3Table11.1b

潛在研究主題的來源4Table11.1b

潛在研究主題的來源4收集數(shù)據(jù)在進行任何數(shù)量分析之前，數(shù)據(jù)應當：收集好整理好存入電腦通常，這將是一個耗時的、令人沮喪的工作，因為：尋找數(shù)據(jù)的困難理論變量與實踐變量之間定義上的不同數(shù)據(jù)輸入電腦、數(shù)據(jù)傳輸過程中可能存在誤差但是，花費時間精力仔細收集數(shù)據(jù)是值得的，因為了解數(shù)據(jù)來源和定義的研究者在使用數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸模型時更有可能少犯錯誤下面將討論數(shù)據(jù)收集的更多細節(jié)5收集數(shù)據(jù)在進行任何數(shù)量分析之前，數(shù)據(jù)應當：5收集哪些數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)意味著選擇哪些具體的解釋變量：被解釋變量所有相關的解釋變量至少有5個方面需要考慮： 1.時間間隔：如果被解釋變量是年度數(shù)據(jù)，解釋變量也應當是年度的 2.數(shù)據(jù)質(zhì)量：如果一個給定的變量的市場和/或質(zhì)量隨著時間發(fā)生了改變，則沒有理由再使用這些數(shù)據(jù)例子：TV隨著時間發(fā)生了巨大的改變以至于必須考慮使用貨幣等價物的質(zhì)量：更高的可比性6收集哪些數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)意味著選擇哪些具體的解釋變量：63. 名義還是真實值？依靠理論決定是否需要去掉通貨膨脹的影響？TV，再次作為例子，更有可能使用真實值4. 根據(jù)是截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)選擇合適的變量定義TV，又一次作為例子：全國廣告費支出在一個時間序列模型中是一個不錯的選擇，而不同州的廣告支出則是截面模型的選擇5. 當讀（甚至是創(chuàng)造）數(shù)據(jù)描述時需要當心：數(shù)據(jù)來源是哪里？收入是以真實還是名義值衡量的？是單獨的還是總和的物價水平？收集哪些數(shù)據(jù)73. 名義還是真實值？收集哪些數(shù)據(jù)7從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)盡管有部分研究者通過調(diào)查或其它技術(shù)（見第11章第3節(jié)）產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大量的經(jīng)驗研究使用的是公開的數(shù)據(jù)主要的數(shù)據(jù)來源包括： 1.政府出版物StatisticalAbstractoftheU.S.theannualEconomicReportofthePresidenttheHandbookofLaborStatisticsHistoricalStatisticsoftheU.S.(publishedin1975)CensusCatalogandGuide中國統(tǒng)計年鑒其它年鑒、資料：中國金融年鑒、新中國50年統(tǒng)計資料匯編、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒8從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)盡管有部分研究者通過調(diào)查或其它技術(shù)（見第1從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)9從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)9缺少數(shù)據(jù)如果沒有數(shù)據(jù)怎么辦？如果你通過查詢所有可能的數(shù)據(jù)資料都沒有找到相關數(shù)據(jù)，那么你應當怎么辦？對這個問題的回答取決于“有多少數(shù)據(jù)是缺失的”？少量觀測值：截面數(shù)據(jù)將這些觀測值剔除樣本時間序列數(shù)據(jù)：可以插入數(shù)據(jù)：使用相鄰數(shù)據(jù)的均值10缺少數(shù)據(jù)如果沒有數(shù)據(jù)怎么辦？102.根本沒有觀測值——對于部分理論可能是這樣的：從第6章已經(jīng)知道，很可能導致遺漏解釋變量的偏誤一個可能的方案是使用代理變量（proxyvariable）例如，凈投資在一些國家的數(shù)據(jù)中可能是沒有資料的在這種情況下，可以使用總投資作為代理變量，背后的假定是凈投資是總投資的一個比例部分缺少數(shù)據(jù)112.根本沒有觀測值——對于部分理論可能是這樣的：缺少數(shù)據(jù)1高級數(shù)據(jù)來源到目前為止，所有的數(shù)據(jù)都是：1. 截面數(shù)據(jù)或時間序列時間2. 所有的數(shù)據(jù)是被“收集的”，不是被“創(chuàng)造的”不過：1. 時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)可以“混合”起來形成面板數(shù)據(jù)2. 數(shù)據(jù)可以通過調(diào)查來“創(chuàng)造”下面簡要介紹這兩種高級的數(shù)據(jù)來源，并說明為什么不使用這兩種高級數(shù)據(jù)來源作為研究的首先12高級數(shù)據(jù)來源到目前為止，所有的數(shù)據(jù)都是：12調(diào)查我們社會的每一個角落，根據(jù)不同的目的，都可以進行調(diào)查，例如：市場調(diào)查：通過調(diào)查獲取產(chǎn)品信息、競爭情況競選民意調(diào)查：通過調(diào)查調(diào)查競選的廣告支出、策略政府機構(gòu)通常會進行不同目的的調(diào)查：人品普查、經(jīng)濟調(diào)查等13調(diào)查我們社會的每一個角落，根據(jù)不同的目的，都可以進行調(diào)查，例調(diào)查當你決定使用調(diào)查作為你的數(shù)據(jù)來源時，一定要注意調(diào)查是比較困難的：需要仔細的思考調(diào)查的可行性與被調(diào)查者保持聯(lián)系，可能還需要追加問題問答的表達必須是清晰的，同時不能帶有傾向性樣本選擇必須是隨機的，不能是有選擇性的不推薦經(jīng)驗研究的初學都使用調(diào)查的方法收集數(shù)據(jù)14調(diào)查當你決定使用調(diào)查作為你的數(shù)據(jù)來源時，一定要注意調(diào)查是比較面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)是由時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)“混合”而成，生成一個單獨的數(shù)據(jù)集使用面板數(shù)據(jù)的兩個主要原因：提高樣本容量提供時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)可能無法發(fā)現(xiàn)的一些線索15面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)是由時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)“混合”而成，生成面板數(shù)據(jù)例子：假設我們對預算赤字與利率水平的關系感興趣，但是只有10年的數(shù)據(jù)可以獲得但是10個樣本容量對于一個回歸模型而言容量過小但是，如果可以獲得6個不同國家相同10年的預算赤字、利率水平的數(shù)據(jù)，我們將獲得60個觀測值，大大提高了樣本容量于是，我們得到了一個由截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)的集合——面板數(shù)據(jù)第16章中將會討論面板數(shù)據(jù)的估計方法16面板數(shù)據(jù)例子：假設我們對預算赤字與利率水平的關系感興趣，但是研究的建議我們現(xiàn)在給出一些實際進行經(jīng)驗研究時的建議建議被分成三個部分：1.

應用計量經(jīng)濟學的10條戒律(byPeterKennedy)如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？需要重申的一些提示（這些提示將會涉及到其它章節(jié)）17研究的建議我們現(xiàn)在給出一些實際進行經(jīng)驗研究時的建議17應用計量經(jīng)濟學的10條戒律使用基本的思想和經(jīng)濟理論：

例如：人均變量應與人均變量對應，使用真實匯率來解釋進口，出口等提出正確的問題：

提出大量表面上有些愚蠢的問題，以保證你充分理解研究的目的全面把握：

應當對研究課程的歷史、機構(gòu)、運行限制、獨特之處、文化風俗有足夠的了解4. 檢察數(shù)據(jù)a. 包括主要的總結(jié)指標、作圖、數(shù)據(jù)清理等b. 目標是充分理解數(shù)據(jù)18應用計量經(jīng)濟學的10條戒律使用基本的思想和經(jīng)濟理論：185.應當是易于理解的：a.使用簡單的模型，除非不可能使用簡單的模型，才使用復雜的模型b.任何模型需要考慮模型的設定、函數(shù)形式、估計方法等6.仔細觀察你的結(jié)論：a.檢查估計數(shù)據(jù)的符號、大小是否有意義b.使用“l(fā)aughtest”7.明確數(shù)據(jù)挖掘的成本與收益：a.“糟糕的”數(shù)據(jù)挖掘：故意尋找一些機制b.“好的”數(shù)據(jù)挖掘：對數(shù)據(jù)進行實驗，以尋找經(jīng)驗結(jié)論以提出經(jīng)濟理論并使用新的數(shù)據(jù)集來檢驗應用計量經(jīng)濟學的10條戒律195.應當是易于理解的：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律198.準備好做出妥協(xié)：a.古典假設幾乎不大可能被完全滿足b.計量經(jīng)濟學人員不得不做出一些妥協(xié)，使用一些次優(yōu)的方法，而這些方法的特征、后果通常是不知道的c.計量經(jīng)濟學有時是特別地、臨時地發(fā)展一些針對潛在問題的分析方法9.不同被具有一定意義的統(tǒng)計顯著性迷惑：a. 如果樣本容量足夠大，于是標準誤足夠小，任何雙邊假設檢驗的零假設都可能被拒絕b. 實質(zhì)性顯著——有多大——同樣是重要的，不僅僅是統(tǒng)計上的顯著性應用計量經(jīng)濟學的10條戒律208.準備好做出妥協(xié)：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律2010.報告敏感性分析報告：a. 規(guī)模檢查： i.樣本容量 ii.函數(shù)形式 iii.解釋變量的個數(shù) iv.代理變量的選擇b. 如果在規(guī)模檢查中，估計的結(jié)果不是穩(wěn)健的，那么就有必要對研究的結(jié)論產(chǎn)生懷疑應用計量經(jīng)濟學的10條戒律2110.報告敏感性分析報告：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律21如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？1. 再次檢查預期的符號

例如，虛擬變量是否被使用混亂？2. 檢查數(shù)據(jù)的輸入誤差與/或異常值3. 檢查遺漏的解釋變量

最有可能引起顯著的非預期的符號4. 檢查無關的多余解釋變量

最有可能引起不顯著的非預期的符號5. 檢查多重共線性

多重共線性提高了估計系數(shù)的方差、標準誤，使系數(shù)有可能有非預期的符號22如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？1. 再次檢查6.檢查樣本選擇的偏誤

觀測值不是隨機選擇的，也可能導致非預期的符號7. 檢查樣本容量

樣本容量越小，標準誤越大8. 檢查你的理論

如果表面上沒有錯誤，那么有可能就是理論錯了，或數(shù)據(jù)錯了如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？236.檢查樣本選擇的偏誤如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查需要重申的一些提示1. 不要嘗試最大化(第2章)2. 在建立模型前，查閱文獻，假設系數(shù)的符號(第3章)3.在估計模型前，檢查和清理數(shù)據(jù)集，異常值不會自動被清除，需要通過檢查以決定異常值是否應當包含在樣本中(Chapter3)4. 注意古典假設(Chapter4)5. 通常來說，使用單邊t檢驗，除非系數(shù)的預期符號是值得懷疑的(Chapter5)24需要重申的一些提示1. 不要嘗試最大化(第2章)6.不要因為t值不顯著而放棄一個解釋變量。一般來說，允許一個t值不顯著的變量包含在模型中，是為了降低遺漏解釋變量的風險(Chapter6)7.應當知道如何分析遺漏解釋變量產(chǎn)生的估計偏誤的方向、大小(Chapter6)8.理解所有不同的函數(shù)形式以及主要的應用方面，記住，根據(jù)理論，而不是擬合優(yōu)度選擇具體的函數(shù)形式(Chapter7)需要重申的一些提示256.不要因為t值不顯著而放棄一個解釋變量。一般來說，允許一9.多重共線性不會造成偏誤，會造成估計方差偏大，估計的系數(shù)本身是無偏的，因此，最好的修正多重共線性的方法，也許是什么也不做(Chapter8)10.如果你得到了顯著的DW、Park或White檢驗，記住，首先考慮設定誤差存在的可能性。除非你使用了最優(yōu)的模型設定，否則不要輕易使用GLS方法替代OLS方法，也不要輕易使用調(diào)整的標準誤(Chapters9and10)需要重申的一些提示269.多重共線性不會造成偏誤，會造成估計方差偏大，估計的系數(shù)11.調(diào)整的標準誤，例如，Newey–West標準誤，或HC標準誤將繼續(xù)使用OLS系數(shù)估計值。僅僅是標準誤的估計改變了，系數(shù)本身的估計沒有被改變(Chapters9and10)12.最后，如果有懷疑，請依據(jù)基本的思想、經(jīng)濟理論，而不是統(tǒng)計檢驗需要重申的一些提示2711.調(diào)整的標準誤，例如，Newey–West標準誤，或計量經(jīng)濟學家的道德我們認為當計量經(jīng)濟學家估計經(jīng)濟模型時，有兩個主要的目標：1.當嘗試避免主要的計量經(jīng)濟問題時，應當盡可能少的使用不同的模型設定惟一的例外是第6章第4節(jié)中的敏感性分析2.需要報告不同設定的數(shù)量、種類，于是，研究報告的閱讀者能評估你的結(jié)論的份量28計量經(jīng)濟學家的道德我們認為當計量經(jīng)濟學家估計經(jīng)濟模型時，有兩撰寫研究報告絕大多數(shù)好的研究報告都有一些共同的特點：一個簡介，定義了被解釋變量，并指出研究的目的一個簡短的對之前的文獻、研究的回顧關于模型（方程）設定的解釋解釋變量函數(shù)形式回歸系數(shù)的預期的符號數(shù)據(jù)描述生成變量數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)謬誤（如果有的話）29撰寫研究報告絕大多數(shù)好的研究報告都有一些共同的特點：29撰寫研究報告使用標準的報告模式，報告每一個估計模型的結(jié)果如果你估計超過一個設定的模型，記住解釋哪一個是最好的，以及為什么是最好的對回歸結(jié)果的仔細分析：討論任何可能遭遇的計量經(jīng)濟問題完成所有的報告：估計的議程假設檢驗一個簡短的總結(jié)/結(jié)論，并指出政策建議和對未來研究的建議參考文獻附錄中應包含所有的數(shù)據(jù)，所有的回歸方程，所有電腦的輸出結(jié)果30撰寫研究報告使用標準的報告模式，報告每一個估計模型的結(jié)果30Table11.2a

回歸檢查清單31Table11.2a

回歸檢查清單31Table11.2b

回歸檢查清單32Table11.2b

回歸檢查清單32Table11.2c

回歸檢查清單33Table11.2c

回歸檢查清單33Table11.2d

回歸檢查清單34Table11.2d

回歸檢查清單34Table11.3a

回歸指南35Table11.3a

回歸指南35Table11.3b

回歸指南36Table11.3b

回歸指南36Table11.3c

回歸指南37Table11.3c

回歸指南37應用計量經(jīng)濟學之回歸課題研究課件選擇研究主題選擇研究主題至少要注意三個關鍵：選擇一個你感興趣的領域，同時/或者你對該領域有些許了解確保數(shù)據(jù)是可獲得的，并要保證一定的樣本容量，推薦不少于25個觀測值確保你的研究主題是有實質(zhì)含義的：– 避免選擇純描述性的，或本質(zhì)上是同義反復的研究主題– 否則，應選擇這樣的研究主題：向來是經(jīng)濟學或行為選擇的人們感興趣的問題39選擇研究主題選擇研究主題至少要注意三個關鍵：1從哪里選擇？你原來使用的經(jīng)濟學教科書、筆記經(jīng)濟學期刊、雜志例如，Table11.1給出了一份雜志的清單選擇研究主題40從哪里選擇？選擇研究主題2Table11.1a

潛在研究主題的來源41Table11.1a

潛在研究主題的來源3Table11.1b

潛在研究主題的來源42Table11.1b

潛在研究主題的來源4收集數(shù)據(jù)在進行任何數(shù)量分析之前，數(shù)據(jù)應當：收集好整理好存入電腦通常，這將是一個耗時的、令人沮喪的工作，因為：尋找數(shù)據(jù)的困難理論變量與實踐變量之間定義上的不同數(shù)據(jù)輸入電腦、數(shù)據(jù)傳輸過程中可能存在誤差但是，花費時間精力仔細收集數(shù)據(jù)是值得的，因為了解數(shù)據(jù)來源和定義的研究者在使用數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸模型時更有可能少犯錯誤下面將討論數(shù)據(jù)收集的更多細節(jié)43收集數(shù)據(jù)在進行任何數(shù)量分析之前，數(shù)據(jù)應當：5收集哪些數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)意味著選擇哪些具體的解釋變量：被解釋變量所有相關的解釋變量至少有5個方面需要考慮： 1.時間間隔：如果被解釋變量是年度數(shù)據(jù)，解釋變量也應當是年度的 2.數(shù)據(jù)質(zhì)量：如果一個給定的變量的市場和/或質(zhì)量隨著時間發(fā)生了改變，則沒有理由再使用這些數(shù)據(jù)例子：TV隨著時間發(fā)生了巨大的改變以至于必須考慮使用貨幣等價物的質(zhì)量：更高的可比性44收集哪些數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)意味著選擇哪些具體的解釋變量：63. 名義還是真實值？依靠理論決定是否需要去掉通貨膨脹的影響？TV，再次作為例子，更有可能使用真實值4. 根據(jù)是截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)選擇合適的變量定義TV，又一次作為例子：全國廣告費支出在一個時間序列模型中是一個不錯的選擇，而不同州的廣告支出則是截面模型的選擇5. 當讀（甚至是創(chuàng)造）數(shù)據(jù)描述時需要當心：數(shù)據(jù)來源是哪里？收入是以真實還是名義值衡量的？是單獨的還是總和的物價水平？收集哪些數(shù)據(jù)453. 名義還是真實值？收集哪些數(shù)據(jù)7從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)盡管有部分研究者通過調(diào)查或其它技術(shù)（見第11章第3節(jié)）產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大量的經(jīng)驗研究使用的是公開的數(shù)據(jù)主要的數(shù)據(jù)來源包括： 1.政府出版物StatisticalAbstractoftheU.S.theannualEconomicReportofthePresidenttheHandbookofLaborStatisticsHistoricalStatisticsoftheU.S.(publishedin1975)CensusCatalogandGuide中國統(tǒng)計年鑒其它年鑒、資料：中國金融年鑒、新中國50年統(tǒng)計資料匯編、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒46從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)盡管有部分研究者通過調(diào)查或其它技術(shù)（見第1從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)47從哪些尋找經(jīng)濟數(shù)據(jù)9缺少數(shù)據(jù)如果沒有數(shù)據(jù)怎么辦？如果你通過查詢所有可能的數(shù)據(jù)資料都沒有找到相關數(shù)據(jù)，那么你應當怎么辦？對這個問題的回答取決于“有多少數(shù)據(jù)是缺失的”？少量觀測值：截面數(shù)據(jù)將這些觀測值剔除樣本時間序列數(shù)據(jù)：可以插入數(shù)據(jù)：使用相鄰數(shù)據(jù)的均值48缺少數(shù)據(jù)如果沒有數(shù)據(jù)怎么辦？102.根本沒有觀測值——對于部分理論可能是這樣的：從第6章已經(jīng)知道，很可能導致遺漏解釋變量的偏誤一個可能的方案是使用代理變量（proxyvariable）例如，凈投資在一些國家的數(shù)據(jù)中可能是沒有資料的在這種情況下，可以使用總投資作為代理變量，背后的假定是凈投資是總投資的一個比例部分缺少數(shù)據(jù)492.根本沒有觀測值——對于部分理論可能是這樣的：缺少數(shù)據(jù)1高級數(shù)據(jù)來源到目前為止，所有的數(shù)據(jù)都是：1. 截面數(shù)據(jù)或時間序列時間2. 所有的數(shù)據(jù)是被“收集的”，不是被“創(chuàng)造的”不過：1. 時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)可以“混合”起來形成面板數(shù)據(jù)2. 數(shù)據(jù)可以通過調(diào)查來“創(chuàng)造”下面簡要介紹這兩種高級的數(shù)據(jù)來源，并說明為什么不使用這兩種高級數(shù)據(jù)來源作為研究的首先50高級數(shù)據(jù)來源到目前為止，所有的數(shù)據(jù)都是：12調(diào)查我們社會的每一個角落，根據(jù)不同的目的，都可以進行調(diào)查，例如：市場調(diào)查：通過調(diào)查獲取產(chǎn)品信息、競爭情況競選民意調(diào)查：通過調(diào)查調(diào)查競選的廣告支出、策略政府機構(gòu)通常會進行不同目的的調(diào)查：人品普查、經(jīng)濟調(diào)查等51調(diào)查我們社會的每一個角落，根據(jù)不同的目的，都可以進行調(diào)查，例調(diào)查當你決定使用調(diào)查作為你的數(shù)據(jù)來源時，一定要注意調(diào)查是比較困難的：需要仔細的思考調(diào)查的可行性與被調(diào)查者保持聯(lián)系，可能還需要追加問題問答的表達必須是清晰的，同時不能帶有傾向性樣本選擇必須是隨機的，不能是有選擇性的不推薦經(jīng)驗研究的初學都使用調(diào)查的方法收集數(shù)據(jù)52調(diào)查當你決定使用調(diào)查作為你的數(shù)據(jù)來源時，一定要注意調(diào)查是比較面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)是由時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)“混合”而成，生成一個單獨的數(shù)據(jù)集使用面板數(shù)據(jù)的兩個主要原因：提高樣本容量提供時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)可能無法發(fā)現(xiàn)的一些線索53面板數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)是由時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)“混合”而成，生成面板數(shù)據(jù)例子：假設我們對預算赤字與利率水平的關系感興趣，但是只有10年的數(shù)據(jù)可以獲得但是10個樣本容量對于一個回歸模型而言容量過小但是，如果可以獲得6個不同國家相同10年的預算赤字、利率水平的數(shù)據(jù)，我們將獲得60個觀測值，大大提高了樣本容量于是，我們得到了一個由截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)的集合——面板數(shù)據(jù)第16章中將會討論面板數(shù)據(jù)的估計方法54面板數(shù)據(jù)例子：假設我們對預算赤字與利率水平的關系感興趣，但是研究的建議我們現(xiàn)在給出一些實際進行經(jīng)驗研究時的建議建議被分成三個部分：1.

應用計量經(jīng)濟學的10條戒律(byPeterKennedy)如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？需要重申的一些提示（這些提示將會涉及到其它章節(jié)）55研究的建議我們現(xiàn)在給出一些實際進行經(jīng)驗研究時的建議17應用計量經(jīng)濟學的10條戒律使用基本的思想和經(jīng)濟理論：

例如：人均變量應與人均變量對應，使用真實匯率來解釋進口，出口等提出正確的問題：

提出大量表面上有些愚蠢的問題，以保證你充分理解研究的目的全面把握：

應當對研究課程的歷史、機構(gòu)、運行限制、獨特之處、文化風俗有足夠的了解4. 檢察數(shù)據(jù)a. 包括主要的總結(jié)指標、作圖、數(shù)據(jù)清理等b. 目標是充分理解數(shù)據(jù)56應用計量經(jīng)濟學的10條戒律使用基本的思想和經(jīng)濟理論：185.應當是易于理解的：a.使用簡單的模型，除非不可能使用簡單的模型，才使用復雜的模型b.任何模型需要考慮模型的設定、函數(shù)形式、估計方法等6.仔細觀察你的結(jié)論：a.檢查估計數(shù)據(jù)的符號、大小是否有意義b.使用“l(fā)aughtest”7.明確數(shù)據(jù)挖掘的成本與收益：a.“糟糕的”數(shù)據(jù)挖掘：故意尋找一些機制b.“好的”數(shù)據(jù)挖掘：對數(shù)據(jù)進行實驗，以尋找經(jīng)驗結(jié)論以提出經(jīng)濟理論并使用新的數(shù)據(jù)集來檢驗應用計量經(jīng)濟學的10條戒律575.應當是易于理解的：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律198.準備好做出妥協(xié)：a.古典假設幾乎不大可能被完全滿足b.計量經(jīng)濟學人員不得不做出一些妥協(xié)，使用一些次優(yōu)的方法，而這些方法的特征、后果通常是不知道的c.計量經(jīng)濟學有時是特別地、臨時地發(fā)展一些針對潛在問題的分析方法9.不同被具有一定意義的統(tǒng)計顯著性迷惑：a. 如果樣本容量足夠大，于是標準誤足夠小，任何雙邊假設檢驗的零假設都可能被拒絕b. 實質(zhì)性顯著——有多大——同樣是重要的，不僅僅是統(tǒng)計上的顯著性應用計量經(jīng)濟學的10條戒律588.準備好做出妥協(xié)：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律2010.報告敏感性分析報告：a. 規(guī)模檢查： i.樣本容量 ii.函數(shù)形式 iii.解釋變量的個數(shù) iv.代理變量的選擇b. 如果在規(guī)模檢查中，估計的結(jié)果不是穩(wěn)健的，那么就有必要對研究的結(jié)論產(chǎn)生懷疑應用計量經(jīng)濟學的10條戒律5910.報告敏感性分析報告：應用計量經(jīng)濟學的10條戒律21如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？1. 再次檢查預期的符號

例如，虛擬變量是否被使用混亂？2. 檢查數(shù)據(jù)的輸入誤差與/或異常值3. 檢查遺漏的解釋變量

最有可能引起顯著的非預期的符號4. 檢查無關的多余解釋變量

最有可能引起不顯著的非預期的符號5. 檢查多重共線性

多重共線性提高了估計系數(shù)的方差、標準誤，使系數(shù)有可能有非預期的符號60如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？1. 再次檢查6.檢查樣本選擇的偏誤

觀測值不是隨機選擇的，也可能導致非預期的符號7. 檢查樣本容量

樣本容量越小，標準誤越大8. 檢查你的理論

如果表面上沒有錯誤，那么有可能就是理論錯了，或數(shù)據(jù)錯了如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查哪些方面？616.檢查樣本選擇的偏誤如果得到了非期望的回歸符號，應當檢查需要重申的一些提示1. 不要嘗試最大化(第2章)2. 在建立模型前，查閱文獻，假設系數(shù)的符號(第3章)3.在估計模型前，檢查和清理數(shù)據(jù)集，異常值不會自動被清除，需要通過檢查以決定異常值是否應當包含在樣本中(Chapter3)4. 注意古典假設(Chapter4)5. 通常來說，使用單邊t檢驗，除非系數(shù)的預期符號是值得懷疑的(Chapter5)62需要重申的一些提示1. 不要嘗試最大化(第2章)6.不要因為t值不顯著而放棄一個解釋變量。一般來說，允許一個t值不顯著的變量包含在模型中，是為了降低遺漏解釋變量的風險(Chapter6)7.應當知道如何分析遺漏解釋變量產(chǎn)生的估計偏誤的方向、大小(Chapter6)8.理解所有不同的函數(shù)形式以及主要的應用方面，記住，根據(jù)理論，而不是擬合優(yōu)度選擇具體的函數(shù)形式(Chapter7)需要重申的一些提示636.不要因為t值不顯著而放棄一個解釋變量。一般來說，允許一9.多重共線性不會造成偏誤，會造成估計方差偏大，估計的系數(shù)本身是無偏的，因此，最好的修正多重共線性的方法，也許是什么也不做(Chapter8)10.如果你得到了顯著的DW、Park或White檢驗，記住，首先考