文档介绍：学****计量经济学的最后目的是为进行实证研究,但对初学计量经济学的人而言,要写一篇有实证研究的报告或论文时常有不知如何着手的感觉,这里我便对实证研究的规划以及论文的写作做一些粗浅的建议。前期规划:,决定计划的目的和范畴:·决定所要解释的现象是什么?·决定所要检验的假设或理论是什么?·决定所要预测的趋势是什么?·决定所要评估的政策是什么?;·除研读相关经济理论之外,应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型:§确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系(causality);§厘清各模型的异同及优缺点,思考改进文献中现存模型的可能;§最后决定实证计量模型雏形;·初步调查是否有相关的资料,若无则实证模型设计的再好也无用。;·对资料的精确性一定要严格查核,对错假漏资料要仔细修正;·使用电子表格软件对资料列表绘图,以验证资料的逻辑合理性,对不合理的数值要有所处理;·不论要用的是横断面资料或是时间数列,资料数目越多越好,追踪资料(PanelData)尤佳;·对数据数值作一些整理,表列各种基本统计量(样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等)、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行:(例如只做到最简单的OLS),但也不必过于复杂,应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法,则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度,而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值,以了解资料中所包含的真正信息。,也可做一些F检定之对多个系数的假设检定。,尤其是解释变量的取舍,可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定,以经济理论上的考量最为重要,不能单只为了提高模型的配适,而盲目的做一些不合理的变量转换。,应有如下的考量:·解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确,也就是说,解释变量是原因在先,应变量是结果在后,有一定的先后顺序。尤其要注意,有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的,或是因果关系不很明确(也就是说,相对于应变量而言,这些变量是内生的),则在选取这些变量作为解释变量时,便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因;·要注意解释变量的同构型,不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量(包括相同变量的不同转换、或是几个变量间的各种交乘项)放进回归式内,造成严重的线性重合问题;·经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的,因此在做实证研究时必须采用替代变量(Proxy),研究者要对所选用之替代变量的合理性详加说明。由于数据总有些缺失,常有人在束手无策之下,采用了很多匪夷所思的替代变量;·虚拟变量的定义要清楚而合理,使用要小心;·要探讨解释变量不足、观察值有误差等资料缺失所可能造成的计量问题。(Heteroscedasticity)的问题,时间数列的资料则要注意干扰项自我相关(Autocorrelation)的问题。要确定时间数列的稳定性(Stationarity),若有季节变动也要加以处理。,可能需要诸如ChowTest或CumSumT