统计和计量有什么区别
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<0 in 2SLS-IV estimation? - 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Local Average Treatment Effect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。
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<0 in 2SLS-IV estimation? - 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Local Average Treatment Effect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。
网络
2021-11-19
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