经济学家最常用的程序

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我最近问了一位教授，他是否计划在下学期雇用研究助理。我以为自己会是个不错的候选人，因为我在STATA，SAS，SPSS，R Studio和Mathematica方面拥有丰富的经验，但是他开始问我一些以前从未听说过的程序。这使我想知道经济学中最常用的程序是什么。我的一个朋友建议我也研究Matlab和Python。

computation  software 
— 忘了雅各布
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同样，这位教授可能会受到一名研究生/本科生的困扰，他们声称他在6个完全不同且复杂的课程中拥有不错的经验。
— 托斯特2015年
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您能指定您的教授教授哪种经济学吗？时间序列分析，一般均衡建模？他使用的程序类型可能取决于他需要执行的操作。
— 吉卡德（Giskard）
我同意这个问题有些广泛。至少您可以明确声明自己是在追随学术经济学家，这已经在您的问题中有所暗示。
— FooBar，2015年
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这是一位微观经济学教授，专门研究环境经济学。
— 忘记了雅各布
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在中央银行领域，以下几种非常流行：EViews，MATLAB / Dynare，TROLL，RATS和R。基本上，涵盖了用于大型计量经济模型的软件（是的，它们仍然存在！），DSGE模型，时间系列模型（SVAR，各种状态空间模型等）和贝叶斯技术。FED之一最近将其代码库移至了Julia。参见此处：libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2015/12/…而且，FRB / US模型位于EViews中。TROLL在加拿大银行使用。
— Graeme Walsh

Answers:

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程序/语言有三个重要方面：

  • 约定：拥有每个人都使用的程序可以帮助您获得反馈/帮助，与合著者一起使用，使用其他人的代码
  • 易用性：由于经济学中的许多用途都是例行程序，因此让程序为您完成这些任务并使其更易于实施是一个很大的好处
  • 适应性：一种程序，可以满足您的大部分需求，并且只学习一种语法，而不必同时使用其他程序

关于学术经济学家的使用频率，这是我的排名：

顶级

  • 对于计量经济学，到目前为止，STATA。主要是因为约定和易用性。
  • 到目前为止，对于动态编程，以及某种程度上的蒙特卡洛编程，Matlab。主要是因为惯例和易用性

第二层

  • 对于时间序列计量经济学，Eviews（易于使用）
  • 对于各种计量经济学，R（适应性，有些约定俗成）
  • 几乎任何东西的瑞士刀，Python（适应性）

专科医师

  • SAS，用于海量数据集
  • Fortran，用于高效的预构建例程和大规模计算

此列表当然是我个人的观点，并且仅适用于学术经济学家。我相信没有人会质疑高层，但可以对第二层/专家进行辩论。然后还有更多的人甚至更专业（例如，Octave作为Matlab的开源替代品）

— FooBar
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Octave *是开源的Matlab替代方案。
— Hessian
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我同意这一点，但要补充一点取决于经济领域。我可以看到R在细节方面进入了顶层，而STATA则转移到了第二层。但是，以我的经验来看，STATA和MATLAB是大多数人当前的目标。R正在迈出一大步，并认为它将很快成为顶级产品。
— Amstell 2015年
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这个答案似乎以特定领域为前提，并且只使用数据评估软件。例如，理论家与Mathematica和Maple的合作要比您提到的任何程序都要多。实验经济学家使用一整套程序来运行实验等。我想几乎所有经济学家使用的唯一程序就是Latex ...，但是话又说回来，总是有那些奇怪的MS Word论文在周围徘徊：-D
— HRSE
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请注意，Stata声称其程序应使用Stata而不是STATA编写。
— emeryville
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在我从事的ReplicationWiki中，我们列出了 2000多个实证研究中使用的软件包列表，主要是2000- 2013年间的《美国经济评论》，《美国经济期刊》和《政治经济学杂志》。最多使用Stata（> 900次），其次是MATLAB（280），SAS（60），GAUSS（60），Excel（50），R（30），FORTRAN（30），Mathematica（19）， EViews（18），z-Tree（16），dynare（15），RATS（12），C（8），C ++（6），python（5，最近的研究），SPSS（5）。也有ArcGIS，ArcMap，java，LIMDEP，Maple，Microfit，Ox，ORSEE，PcGive，perl，TSP和gretl的示例。通常使用一个以上的包装。一些经济学家也使用朱莉娅。

— 扬·霍夫勒
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哈哈，复制维基再次:-D。不幸的是，OP没有申请经验经济学的职位。但是，我喜欢这个答案提供了有关软件引用的具体数据。
— HRSE
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对于一般概述，让我们考虑以下列表：

  • 统计分析：Stata，EViews（BED，由FED使用），Statistica（前Statsoft，现为Dell），Statgraphics；+免费：R（R Studio为IDE），GNU Gretl用于搭便车
    …哦，SAS / Stat和IBM SPSS，以及大量用于完善性的Oracle资料。
    +Excel加载项，例如XLStat。
  • 代数软件包：Simulink支持的Matlab与SystemModeler支持的Mathematica（对于经济学而言则较少）。确实有人使用Maple。免费提到八度。+
  • 必须了解的知识basic：Excel VBA以及大量Excel加载项（例如用于网络的NodeXL-可能用处不大，但是不错）。
    顺便说一句，对于网络，另请参阅Ucinet。
  • 一些通用语言：Python，包括Pandas，Scipy，Numpy，IPython，Theano等软件包（imho，最好在Anaconda等软件包中使用）
    ，C++或者Java作为面向对象语言（只提）。
  • 数据库：关系型MySQL和新近出现的现代NoSQL解决方案，例如MongoDB（nice withPython）。
  • 大数据：Hadoop + Haskell作为一种功能编程语言（在财务中活跃使用）。
  • 动态建模：Vensim和许多动态建模软件。

仅针对更重点的问题：

希望能有所帮助。

— 加雷
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不赞成投票的应予评论。怎么了，哥们？
— garej
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@BKay它提出的问题还有什么其他先决条件？在我阅读本书时，想到的是猜测教授可能对我们的学生从未听说过的想法的想法。作为环境经济学家，他认为自己会涉及一些影响和CB分析。链接总是很方便-如果愿意，您可以忽略它们。
— garej
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我也不认为这是对经济学家最常用的程序的回答。特别是Excel“必须了解的基础知识”是我在学术界从未见过的（仅在Reinhard-Rogoff案中才听说过）。
— FooBar
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@FooBar为什么您认为经济学家只能在学术界工作。Excel无处不在。Excel Visual Basic for Applications是使用它的任何人（宏观）的“必知”能力。它只是Basic语言的分支。一般而言，经济学家确实经常使用它。
— garej
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@garej我同情你。我在学术界以外认识的几乎每个经济学家都使用Excel-也许每天也使用Excel。他们可能不会将其用于建模工作，但肯定会进行一般分析和跟踪经济的最新发展。一些已经参与了数十年的经济学家，除了Excel之外，根本不需要其他任何东西来进行一些快速计算并确定发生了什么。对于他们来说，其他任何事情都不过分。
— Graeme Walsh
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根据我的经验（买方经济学家的角色），

  1. Eviews-GUI非常方便地处理大多数日常任务，例如更新计量经济学模型和预测；而且它与外部数据库的接口不断完善，使我的生活更加轻松
  2. R / Matlab-易于进行蒙特卡洛模拟以及处理财务数据和随机模型

Excel在股票财务建模和公司财务方面很受欢迎，但C ++ / R在金融工程/量子领域占主导地位

SPSS在其他社会科学领域更受欢迎，因为我认为它实际上并不擅长处理时间序列（我工作的主要部分）

SAS由于具有独特的内存管理功能，因此可以处理大量数据……但是Eviews可以处理我所遇到的大多数情况（与财务数据不同，我们面对的经济数据是缺乏观察力，而不是过多的数据）。记忆..）

Python是一个快速的程序，但是对于日常分析目的来说却不方便实现。.和您提到的其他内容一样，Python如今发展为提供非常相似的功能

— 江野
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Python是一种编程语言，具有与大量库的广泛接口-这使它成为瑞士军刀，可用于分析具有合理编程技能的人员。对于无法负担/获得Matlab许可证的人，python数字库提供了不错的选择。C ++也是一种编程语言-需要高级编程技能。
— 2015年
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有人会说，即使您负担得起/获得许可证，Python也是Matlab的不错替代品。
— cc7768 2015年
您可能非常认为，我无法发表评论:)
— Lumi
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实际上，这取决于您的学校或专业。

我学校的教授似乎主要使用Matlab和Stata。有些科目甚至需要GAUSS，这是我以前从未听说过的。还涉及到一些python。

根据我的经验（轶事），金融业经常使用excel。

— 果酱
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只是为了补充这里的内容，许多从事繁重工作（动态编程，结构估计）的经济学家无法避免使用未编译的Matlab之类的语言。从较早的经济学家（如终身任职的教授）中，我看到这些应用的数量惊人。C ++在从事同一工作的年轻经济学家中可能会更受欢迎，但是fortran具有令人惊讶的持久力。

— 杰克
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正如上述所有内容的补充一样，因为原始问题是关于环境经济学的：在这种情况下，GAMS被大量使用。

实际上，诺德豪斯（Nordhaus）倡导的DICE模型是GAMS模型，该模型是他在诺贝尔气候变化方面的许多杰出工作的基础。因此，大多数后续研究也是如此。

就个人而言，我有时会使用Maxima，它是类似于Mathematica的免费程序。

— 马丁·邦特
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