计量经济学模型如何选择?
2021-10-26
[摘要] 我想我没看足够的报纸。基本上,在基本模型已经看过之后,剩下的就是考虑问题的逻辑和应用,当然,非常技术性的东西再看一遍。基本什么都不做的方法有一个问题,他的讨论比技

我想我没看足够的报纸。基本上,在基本模型已经看过之后,剩下的就是考虑问题的逻辑和应用,当然,非常技术性的东西再看一遍。基本什么都不做的方法有一个问题,他的讨论比技术更合乎逻辑,当然,我在开始时说,一个老师推荐枕头书,我读了100页的英文版后懒得继续读。他使用了条件概率的逻辑起点和对待逻辑起点的测量逻辑是好的,很容易符合直觉的理解,当然与传统的测量讨论似乎有点不同。
很多测量结果都是线性代数加概率论或者二者之一。无论是期望条件概率还是线性推导对于同一个模型本质上都是一样的只要选一个你熟悉的。在深入的讨论中,你会发现所有的讨论都集中在偏见上,这里有一些一般的情况可以总结,这样你就可以很容易地分析你实际使用它时的内在偏见
那么下一步就是解决内生性问题,能够解决内生性不是内生性的问题,因此解决内生性无偏是复杂测量模型的根本目标。在抽象逻辑 iv 中,did,psm,rd,或者其他什么,基本上是一回事,就是用省级的,随机的或者其他什么,去除内在的偏见。异方差是另一组逻辑,包括 gls、 wls、 robut 方法,或者集群方法,这取决于具体情况。

所以没有模型可供选择,所有的模型都差不多,但关键是你能做什么,如果你能做到,一般来说你只能做一边,你们要对彼此进行稳定性测试。结果很稳定,很好。这会是一本很棒的杂志。进展不顺利。也许有什么东西被藏起来了。我不知道在我解释之后,你会不会更清楚。简而言之,统一一个分析框架,抽象和简化它,你会看得更清楚。如果上述所有的问题仍然存在,你可以找到一本专著,看看相关模型的相关方法,你可能会有一些不同的见解。
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