清明小长假过去了，尽管你那猫咪般慵懒的脸上写满了不想上班！不想学习！不想写论文！但是小编不得不残忍地告诉你，假期真的结束了~为了帮大家收心，小编特地为大家熬制了一锅计量八宝粥，干货满满，营养丰富，细细品味呦~
小A
学计量的应该都知道这个，把它放在第一位并不意味着推荐学习它。该软件简单易上手，适合刚开始学习计量的本科生，如果作为硕士和博士还总是依靠Eviews，只能说明你比较保守。
缺点：
（1）Eviews很多东西都是封闭的，一般情况下你不知道它背后的机理，使用什么样的估计方法、判别准则等等。Eviews这一特点，外加很多人用Eviews都是使用默认设定，你有时可能意识不到自己的操作存在错误。
（2）Eviews无法有效保留你的工作记录，试想你做了一个复杂的模型，最后出来上百个各种各样的图形、方程等输出结果，让人眼花缭乱抓不住重点，而且三个月之后，当你再打开这个workfile时，你可能已经忘了当时是怎么做的，哪些结果是重要的，哪里的处理可以改进，哪里的步骤不够规范可能有错误等等，简直就是噩梦。
（3）虽然Eviews可以编程，但是我们完全没必要浪费时间去学，因为Eviews只是你在新手村遇到的老爷爷，试想就算郭靖把江南七怪的武功练到极致，又能翻出什么风浪来？
优点：
（1）Eviews其实一直在与时俱进，近几版的Eviews甚至还包括面板协整，结构突变，BVAR，MSAR等一些比较“高大上”的计量方法，实乃“创造论文”之犀利工具。而且Eviews里面有个Add-ins选项，里面有一些可以加载的外部命令，包括门限向量自回归，STAR等等一些方法。
（2）Eviews在处理时间序列方面比较方便，特别是单位根检验比R，Stata等要方便很多，而且非常直观，适合对少量数据进行观察分析，但是Eviews处理面板数据很麻烦。
学习资料：
Eviews有一个上千页的帮助手册，最全面也最权威，不过是英文的，可以拿来做参照。陈灯塔老师的书可能是最高级的，不过大部分都是编程，感觉也没必要学。常见的就是张晓垌和高铁梅老师的书，任选一本了解即可。
推荐程度：
不推荐，编程基础较差的本科生可以学习下，其他人做一些简单了解即可。
小巧玲珑，功能强大的计量软件，几乎毫无无缺陷，如果收费不算缺陷的话。
缺点：
没有太明显的缺点，唯一的不足可能就是编程不方便，不适合做理论研究的人使用。
优点：
（1）优点很多，首先是功能全面，涵盖所有的主流计量方法。
（2）界面友好，输出直观，点击图标或者输入edit可以很方便的查看数据。Stata的do-file以及工作日志可以有效记录处理过程或者保存结果。你可以把你的每一步操作以命令的方式记录在do-file里并加以注释，当你需要的时候，你可以很轻松的重复你之前的工作并找到重点。
（3）Stata的帮助文件非常强大，比如你只要输入help reg 就可以打开回归分析的帮助文件，里面包含命令的使用方法，注意事项，例子及参考文献等等，非常清晰全面，你也可以打开ado file文件，直接查看各种命令的源码。
（4）Stata处理面板数据的功能很好很强大，整理数据到各种估计都很方便。Stata在应用微观计量的地位目前其他软件还难以撼动，该有的方法都有，操作简单方便。
学习资料：
推荐人大论坛连玉君老师的视频学习资料，另外陈强老师的高级计量及Stata应用（第二版）则是非常好用的书面资料，对计量和Stata的介绍都比较全面。也请关注王群勇老师的一些资料，这个也是Stata的大牛人物。卡梅伦的用Stata做微观计量配合Microeconometrics非常可口，还有汉密尔顿的用Stata做统计分析，陈传波的Stata18讲都是不错的资料。The Stata journal是一本很好的期刊，里面会介绍很多比较新的命令。
推荐程度：
如果是做微观计量的话，不管是理论还是应用都比较推荐，毕竟理论也可以学习下其他人编写的程序，当然理论不一定只局限于学Stata，再选一门适合编程的也很重要。Stata适合本硕博等各年级学生，虽然需要敲命令，但是很简单，上手时也不需要你掌握什么编程思维，有多强的计算机基础。做应用计量，特别经常用到面板数据的同学应该好好学习下，事半功倍的感觉。不过做理论的同学，了解下即可，毕竟其编程不是很方便。
强大，免费，包罗万象，你能想到和不能想到的R里面都有。让人爱不释手，不过也不是万能的。
缺点（对于新手）：
（1）不易上手。如果把R当成Stata来用，只是调用各种package是很简单的，但是如果你要去独立开发某些命令，R就不是很友好了。学习曲线类似于Logistic函数，真的用R去编程时不是很简单。而且学到中级计量的同学都会发现，计量书基本都是用矩阵写的了，各种推导几乎都是基于矩阵来的，R的矩阵运算虽然很强大，但是不够直观简洁。
（2）R里面命令基本都是用户编写的，因此水平参差不齐，不能保证所有的命令都是可靠的，而且有时候调用方法也比较混乱。
优点：
优点太太太太多了，不再赘述。
学习资料：
Springer的R系列，很多都免费了，可以直接下载。学计量的可以Applied Econometrics with R入门，或者有本和伍德里奇计量经济学配套的Using R for introductory econometrics。R的资料真是太多了，还有R入门导论，R语言实战，R语言编程指南等一些介绍R的书，虽然和计量不是很挂钩，但是对提高R水平比较有帮助。R是一门统计语言，所以不只计量经济学、经济学会用到。数据分析，机器学习等许许多多方面的问题都可以用R来解决，不过在这就不详细介绍了。可以去人大经济论坛找一下关于这些方面的帖子，会发现很多资料都是基于R语言的。R的帮助文件也很强大，除了reference manual 还有vignettes，很容易就能上手。
推荐程度：
如果只能学一门软件，那么R肯定没错。学统计的不多说了R是必备的，学理论计量的话，R几乎也可以算作必备的，即使用其他软件，但是对R也应该有所了解。学习应用计量的话，可以Stata为主，R为辅，也可以直接就用R，不过后者可能对没什么编程的经验的人很不友好，新手很容易在各种复杂的命令，操作中崩溃。另外，学习R请安装Rstudio，R-Gui不美观也不方便。
MATLAB在经济的使用范围很广。
缺点：
（1）收费软件，比较昂贵，比较臃肿，特别是第一次启动，比较慢。
（2）各种自带的函数，用户编写的函数，老版的新版的太多了，让人记不过来，万一有重名的还很麻烦。
（3）MATLAB是一款科学计算软件，虽然它有经济工具箱，但是用起来不是很方便，而且输出结果很不美观。这么说吧，如果说R还能靠调用package当成Stata来用的话，在计量领域，MATLAB更加像一门编程语言，基本上什么都要你自己动手来做。
优点：
（1）语法简单，学过C的人上手较快。循环和矩阵运算等，很简洁直观，代码可读性很高。特别是需要各种矩阵运算的地方，代码写出来相对来说比较美观。
（2）应用范围比较广泛，因为语法和GAUSS也很像，所以计量方面有很多大牛在开发。比如Lesage的空间计量工具箱，牛津的MFE toolbox，Patton的Copula toolbox， Gary Koop的各种BVAR,TVP-VAR程序等等。而且MATLAB的m文件的特性，使得你可以很轻松的查阅别人的程序，然后不管是调用还是拿来借鉴都很方便。
（3）专门提一下，做DSGE的同学不可能不知道Dynare，既然用了Dynare，那么其他的问题也都用MATLAB解决掉了多方便。此外，还有一些其他的宏观经济研究在MATLAB里面都有很好的支持。
学习资料：
MATLAB的中文资料、视频特别多，虽然都是面向工科为主，但是很多算法优化、数值分析等方法都可以拿来借鉴。而且掌握了MATLAB的基本语法和所研究的问题后，直接看一些现成的代码学起来也很快。
推荐程度：
做宏观经济研究的应该掌握MATLAB。应用计量的人适当了解，有时候可能会需要用到别人编写的MATLAB程序。理论计量的话，如果你对R实在不感兴趣，可以学MATLAB，研究空间计量和贝叶斯计量的可能需要学习MATLAB。总之，跟着领域内的大牛走，主流走，不然自己一个人摸索很困难的，得不偿失。
GAUSS，计量里的屠龙刀，不过现在用的人少了，感觉没必要专门去学习了，相应的资料也比较少，被MATLAB代替了吧。
Oxmetrics，小众软件，用的最多的可能是在做MS-VAR,TVP-VAR。
SPSS，和Eviews差不多的软件，但以统计为主，输出结果较多较繁杂。
SAS，语法还算简单，但是不适合编程，和SPSS一样，输出又多又杂，特别麻烦。但是SAS处理大数据的能力很强，毕竟从硬盘直接调数据，不像Stata，先把数据存在内存里。做数据分析的可能会用到，计量的话，感觉用处不大。
Python，现在很多前沿研究都在利用从网络、报纸等媒介获得的大数据信息，然后进行相应处理和研究，而使用Python可以很方便的做到这一点。Python的IDE不是很方便，推荐安装Anaconda。
C,C++,Fortran，Java，这绝对不是初学者该深入研究的语言，如果有一天你面临速度问题，或者程序十分复杂的时候，请再进行相应研究。
Julia，新兴的一门小众语言，语法和MATLAB非常类似，速度也比较快。请去Julia官网或者Sargent的网页上去看。
OCTAVE/SCILAB，MATLAB的替代品，免费软件，国内的同学可能不用为MATLAB收费的问题发愁，所以学这俩不如学MATLAB。
BUGS和WINBUG，做贝叶斯的同学可能会用到，但是R和MATLAB可以替代，而且建议深入研究的人学习R或者MATLAB，毕竟自己编程的过程也是巩固知识的过程。
文章转载自中国经济学教育科研网，作者：魏晓萌
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