acf和pacf的区别

我从计量经济学的方面说,我觉着统计和计量差别非常之大。一个计量经济学家需要懂很多统计学的知识,但是在此之前,他必须是一个经济学家。一个最明显的现象是,最好的计量经济学家言必谈identification,而这是在传统的统计理论里面所没有的。同样是在做回归分析,看的东西也不一样。比如在线性回归中的ANOVA的作用是什么?这个争论里面,经济学家在做OLS的时候,更关注你的你的回归方程误差项里面有什么,而不是这个误差项的方差有多大。前者决定了identification,后者决定了R2。举个例子,做教育的回报,看看多读一年书能带来多少薪水上的提高。经济学家会关心误差项里面有一个人的能力,这个变量是看不到的,但是与教育这个变量相关,所以OLS是有问题的。但是经济学家不会关心跑出来的这个回归预测能力怎么样,也就是说R2究竟有多大。所以我们需要工具变量的估计。经济学家甚至可以做出负的R2,只是为了使得回归更有意义,比如这里:R-squared<0in2SLS-IVestimation?-EcoPaper-知乎专栏讲到IV,其实工具变量的方法是可以从统计的角度来看,说白了就是一个矩估计的方法。但是真正的计量经济学家是可以看到这个方法的经济学含义的,比如如果你学了LocalAverageTreatmentEffect的话,你就知道了工具变量估计出来的东西到底是什么东西,而不仅仅是一个统计上的结果。这也是统计跟计量的区别吧。另外计量经济学有两个流派,一个是reduced-form的估计,一个是structural的估计。structural的估计深植于经济学的理论,理论会告诉你你的计量模型的问题和答案。
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