给小白的计量入门课从方法到案例,知深,1、模型设定与数据不匹配：研究过程中，我们既需要根据数据去设定恰当的模型，有时也需要根据模型对数据进行调整。很多研究设定的模型比较单一，这种单一很大程度上是由于对计量经济学的体系了解不完整。王老师希望这门课程能给大家建立一个完整的计量经济学体系。当我们拿到一个数据的时候，能清晰的认识到什么样的模型是与数据匹配的。 2、数据分析和模型设定的规范性不足：一个计量模型需要做的估计方法和假设检验都是不一样的，模型分析的过程必须是完整的，不能虎头蛇尾，否则就会面临很多质疑。 3、模型分析前对数据的处理不够：很多学生拿来数据就直接进入到模型分析，我们常说“garbage in, garbage out”（垃圾进、垃圾出）。计量分析前有必要对数据进行检查和处理，比如异常值、缺失值等问题。 4、模型稳健性考察不足：计量经济学既是一门科学，也是一门艺术，一千个人有一千个哈姆雷特，同一个问题，不同的人设定的模型会不同。为了降低计量模型设定上的主观性，模型的稳健性分析就必不可少。 适用人群：量化入门，有统计学基础