连玉君，男，1978年出生，中共党员，经济学博士。


::= 教育和工作背景 =::
2011 - 今 中山大学岭南学院 金融系 副教授(硕士生导师)
2007-2010 中山大学岭南学院 金融系 讲师
2001-2007 西安交通大学 金禾经济研究中心 经济学博士
1997-2001 西安交通大学 材料科学与工程学院 工学学士

问答汇总：
1，坛友52beyond12：连教授您好：
我想请教一下：关于本科数学专业的学生，研究生方向转到金融领域。您有什么好的建议以及忠告？
因为我看到您本科是工科，而且您成功转型
A:我想，每个人都有自己的长处和短处，应该扬长避短。
我本科时学的是材料科学，学过统计学和线性代数，大三时辅修过一个计算机专业。
后来读研究生时转学经济学，发现经济学和材料学差异很大，很多东西存在不确定性，最典型的就是宏观经济学，总感觉是一堆人在几十年如一日的争论，但始终没有结果。这似乎也是人文和社会科学的共同特点。我对这个很不适应。后来读博士时，我决定读计量，以便发挥我的优势，现在看来这个选择是对的。
我觉得你可以考虑读那些对数学要求比较高的方向，比如资产定价，衍生品等。

2，坛友allain：我想问一下，我们老师说金融方面的期刊（包括国际期刊）对计量方法的要求不是很严格，请问连老师是不是这样儿的？另外我想请连老师简单介绍一下时间序列方法在金融计量中的应用以及与该方法在宏观经济应用中的不同之处。谢谢
A:表面上看似乎是不严谨的，其实往往是无奈之举。在理论计量领域，学者们做了很多假设，推导出很漂亮的模型和估计方法。但在做实证分析的过程中，这些假设往往无法满足，使得我们不得不寻求一些替代的方法。就我个人的观点来看，多数发表在 JF， JFE 上的文章，作者都有非常好的计量基础，他们能采用恰到好处的方法来论证自己的观点。最近我正在给学生讲的两篇文章都做到了这一点，建议读一下：
Flannery, M. J., Rangan, K. P., 2006. Partial adjustment toward target capital structures [J]. Journal of Financial Economics, 79 (3): 469-506.
Fazzari, S., Hubbard, R., Petersen, B., Blinder, A.,Poterba, J., 1988. Financing constraints and corporate investment [J]. Brookings papers on economic activity, 1988 (1): 141-206.

3，坛友liujianfang：连教授，您好，目前投资项目中存在很多种方法，比如 传统的NPV, 后来的 实物期权方法，等等，
学生知道教授出过   “中国上市公司投资效率研究”，2009年8月，经济管理出版社，ISBN 978-7-5096-0649-0， 方面的专著，
请问教授目前有无合理的方法 控制项目投资的效率，以及目前上市公司投资项目中主要存在哪方面问题。
谢谢
A:我想，你期待的更多是有关实务方面的解答，很遗憾，我对此知之甚少，我从一个学校出来，到另一个学校教书，没有实战的经历。这些问题，我觉得你可以找一下 MBA 的学生聊一下，他们会给你很多启发。

4，坛友清晨朝雨：连老师：
       您好！在对于大多数金融计量的研究者来说，最让人头疼的恐怕还要数海量金融数据的处理了。请问能否将您自己多年在数据处理过程中所积累的一些经验和小诀窍说出来与大家一起共享一下。
A:相对于做宏观经济学的学者，做金融的所处理的数据量是要大一些，但多数人面临的问题还远未达到“海量”的程度，呵呵。就我的经验而言，我觉得有如下几个方面：
其一，要掌握一种能够高效处理数据的软件，比如对数据的合并、追加、排序、分组统计和计算等；
其二，要学会一些基本的编程语句，如循环语句，条件语句等，这有助于大幅提高你的处理效率；
其三，要好好补一下统计学知识，比如分位数、密度函数、常用的分布等，否则在处理离群值、假设检验过程中，你会遇到很多障碍。
最后，“实践出真知”。别人告诉你再多的经验，也都是他们的经验，只有自己多做实证分析，不断完善自己的知识结构，才能得到真正属于自己的“经验”。

5，坛友chenhong0188：请问老师，后金融危机时代，银行流动性风险控制研究，需要收集什么资料，以及如何通过统计分析，得出风险预警，谢谢。
A:建议利用 scholar.google.com 搜索相关文献，所得到的答案会更加可信。

6，坛友liujie911：请问连教授，当前利用STATA对动态面板数据进行GMM估计有没有比较好的参考书籍，能够详细的介绍GMM估计的条件，具体的操作过程以及之后的检验呢，非常感谢！
A:Arellano, M., Bond, S., 1991. Some tests of specification for panel data: Monte carlo evidence and an application to employment equations [J]. Review of Economic Studies, 58 (2): 277-297.
这篇经典文献值得反复研读，他们把最关键的问题都说清楚了。
如果没学过 GMM，建议找本2000年以后出版的计量课本（是英文版）好好看看 GMM 相关的内容，这对于理解工具变量的选择，最有权重的设定，以及过度识别检验 会很有帮助。建议看看如下几本书：
Arellano, M. Panel data econometrics [M]. New York: Oxford University Press, 2003.
Hayashi, F. Econometrics [M]. Princeton University Press, 2000.
也可以同时看如下这两本姊妹篇：
Cameron, A., Trivedi, P. Microeconometrics: Methods and applications [M]. Cambridge University Press, 2005.
Cameron, A., Trivedi, P. Microeconometrics using stata [M]. Stata Press, 2009.

7，坛友劲量小兔888：请问老师在运用计量经济学模型做实证分析的时候，怎样才能避免模型中出现的自回归和异方差呢？还有怎样确定出现了多重共线性呢？面对最终结果与经济意义相矛盾的时候，应该怎么办呢？需要修改模型还是试着运用之来解释真实的实际情况呢？谢谢。
A:对于异方差、自回归，虽然在计量经济学中学了很多检验和处理方法，但实证分析过程中，大家基本上都是采用 White (1980) (White, H., 1980. A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity [J]. Econometrica, 48 (4): 817-838.) 的稳健性标准误，或者 Newey, W., West, K., 1987. A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix [J]. Econometrica, 55 (3): 703-708.
对于 Panel Data 而言，近期开始越来越多地考虑 cluster 调整后的标准误，这是对面板特征的考虑。参见
Petersen, M. A., 2009. Estimating standard errors in finance panel data sets: Comparing approaches [J]. Review of Financial Studies, 22 (1): 435-480.

至于共线性，不同的领域会有不同的关注点和处理方法。就公司财务领域而言，基本上没有固定的模式，但一个常规的方法是，逐个放入可能存在共线性的变量，简言之，不要让他们同时出现在模型中。
至于你提到“面对最终结果与经济意义相矛盾的时候，应该怎么办呢？”，我觉得应该尽量让数据说话。当然，在此之前你要通过计量经济学中的知识确认你们的数据处理是干净的，模型设定不存在严重的偏误，变量的选取是合理的，排除这些问题后，就要考虑你的经济学假设是否合理，是否有些假设条件没有得到满足。必要时，可以考虑分组检验、分样本检验，以便尽可能在理论分析的假设条件得到满足的境况下进行检验。

8，坛友kevin0815：请教连老师一个计量上的技术问题：如果从理论上已知变量A对变量B有两种影响效应，一种影响为正，一种影响为负。在实证完之后，发现变量A对B的综合影响不显著，能否说不显著是因为两种效应相互抵消呢？还是不显著什么都不能说？国外有一篇文章上，对不显著的解释是：可能是两种效应互相抵消的原因。
谢谢连老师！
A:如果说“两种效应抵消”，表面上看似可行，但我认为这并不是一个好的结论。从理论上来讲，A与B正相关必然是有条件的，同样，二者负相关也必然有条件，你可以考虑对原始样本进行分组回归，以便分别满足两种情况下所需的假设条件。简言之，尽量优化你的研究设计，让你的实证模型“真正”在检验你的理论预期。

9，坛友dnq00：连教授：请问对数据的单位根检验的一些方法是否都要求数据的要服从正态分布，否则，检验即无效。分布不服从正态分布的数据，只可用VAR模型吗
A:单位根检验有很多种方法，你需要看看这些方法所提出的统计量的适用条件，这个问题自然也就解决了。

10，坛友落木无边wj：您好，请问老师，在对面板数据进行相关数据处理时，可以存在如下情况吗，即变量相关性分析中因变量和主要关注自变量之间的相关系数（皮尔逊相关系数）为正，而多元线性回归分析中回归系数却显著为负。因为处理的是面板数据，其在进行相关性检验时并没有考虑到数据的组间和组内差异，这时，相关性分析中的相关系数可信吗？stata中有没有专门针对面板数据进行相关性分析的命令呢？
A:无论是面板数据还是其他形态的数据，都会出现你所言的状况。我认为，相关系数分析，只呈现了变量之间“毛”相关系数，从统计上来讲，是所谓的“非条件”相关系数。多元回归分析中，我们是在控制其他变量不变的情况下，分析二者的关系的，此时得到的相关系数是“条件”相关系数。

11，坛友qgl_xj：y=b+b1x1+bx2+control  variable
x1 与x2的偏相关系数为0.863，在1%水平下显著，共线性较强，能否将二者同时放到回归方程中，有什么后果
A:你可以分别放入，看看结果有无明显变化。

12，坛友hnlijin：连老师您好！
请教以下问题：
1. 如何解决模型中的遗漏变量问题？ 除了使用IV估计方法外，能否找到遗漏的变量？R2作为一个模型的指标之一，可以接受的大小区间是多少？
2. 同一类问题实证模型中，不同的学者选取控制变量的个数和变量都不完全一样，选取控制变量有什么方法或标准？
3. 国外一些期刊（如JF、RFS、AR等）及国内的一些期刊（如经济研究、会计研究等）的论文实证研究中的变量在一般的数据库里面没有（事实上，一些数据库如锐思、CCER、GTA也有一些明显的BUGs），如政治关联、媒体关注、人力资本等变量的测度，作者往往会说从网站或公告等等手动获取，读者又往往难以获取他们研究的数据。那么，如何保证手动搜集数据的质量？在手动搜集数据时有没有简洁快速的方法（如从财务报表或公告中获取数据库中没有的数据）？
不好意思，似乎我的问题较多。
谢谢！
A:1. 遗漏变量偏误很难解决。如果如你所言，能够找到这个遗漏的变量，那就直接加进去即可。但往往我们不知道遗漏了哪些变量。所以在 JF，JFE 的文献中，学者们的保守做法是，把那些在前期文献中提到的有显著的影响的变量都加入模型中，看看我们所关注的那个变量是否依然稳健。这是一种间接处理遗漏变量问题的方法，但也是无奈之下最有效的处理方法了。

2. 我觉得没有统一的标准，但有几个原则需要遵守。其一，每个领域都有一些开山之作，这些论文中提到的重要变量通常都需要加入；其二，后期学者发现的一些重要变量也需要加入；其三，同一个变量可以选取文献中提到的多种代理指标加以衡量，以便检验结论的稳健性。
3. 手工收集数据是研究深入的表现，同时也是竞争不断加剧的情况下大家的无奈之举。这里没有捷径，都是靠体力和人力拼出来的。不过，学会编程，学会处理数据，尤其是文字变量的方法，会大幅提高你的处理效率，能促使你在别人还埋头整理数据时，你已经开始写论文的初稿了。

13，坛友kevinyang2010：连玉君教授,你好！我是金融工作者，深感到理论不够，尤其是金融的数理基础统计学方面。我看了国内，中国科技大学，厦门大学的统计学是一流的了，但是对比一下国际上的一些大国，远不如俄罗斯 法国和美国。我想让教授您推荐几本统计学方面经典书籍，中英文都可以。我想好好学习一下。
A:我想，你既然可以对比出中国科技大学、厦门大学与国外大学的悬殊差距，找到一本合适的统计学课本这样的事情应该不在话下，呵呵。你可以直接从那些所谓的“国外名校”的网站上看到他们的课程大纲中指定的教材。

14，坛友active007：连老师好，请问：我拥有关于十类商品的家庭消费量的省级面板数据，时间维度5年左右，空间维度31个省，还有家庭平均年收入的的面板数据，想做家庭某类商品消费量对家庭收入的SUR模型，但看起来多了个维度（商品种类），请问这种情况该怎么办呢？
   另问，请推荐一些可以找到的国内微观数据集，谢谢
A:为何要用 SUR？
此外，可以考虑分别分析每一类商品，每个对应一个标准的 Panel Data。
如果一定要做多层次的分析，可以看看：
[XT] xtmixed -- Multilevel mixed-effects linear regression
如下这本书亦可参考：
Geent(2001)   Linear Mixed Models for Longitudinal Data

15，坛友红楼结社：支持活动！
1、如何使用门限回归模型？请举例说明一下！
2、马尔可夫区制转移模型适用于什么样的数据啊？
3、您招几个博士？呵呵
A:1. 参见：
Hansen, B., 1999. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference [J]. Journal of Econometrics, 93 (2): 345-368.
连玉君, 程建, 2006. 不同成长机会下资本结构与经营绩效之关系研究 [J]. 当代经济科学, (2): 97-103.
王少平, 彭方平, 2006. 我国通货膨胀与通货紧缩的非线性转换 [J]. 经济研究, (8).
2. 我觉得不是适用于什么样的数据，而是适用于研究什么样的问题。这个只需要检索一下文献即可。
3. 我只是硕士生导师，还没有开始招收博士。不过倒是和几个博士生有合作关系。

16，坛友蛋卷儿：连老师，您好！请问用STATA10.0操作SYS-GMM估计时，前定变量和内生变量的设定对结果影响大不？还有用GMM估计对样本数量有无一定要求？先谢过老师
A:这个要视具体情况而定。不过，有一点需要注意，前定变量和内生变量的设定一定要有充分的理论依据，不能随意设定；同时，当 T 较大时，加入一个内生变量会使工具变量的数目大幅增加，进而导致 Sargan 检验出现过度拒绝问题。此时，需要通过  maxlags(#) 选项来限制工具变量的个数。
使用 FD-GMM 至少要有四年的资料。由于 GMM 的统计性质都是在 N-->oo 的前提下得到的，因此，小样本下使用 GMM 可能效果较差。

17，坛友hnlijin：连老师您好！
看到大家提问不够热烈，机会难得，再请教两个问题：
1. 当同一研究问题有不同的模型，如何选取？
  如 盈余管理实证研究中有多个计量模型（JONES，1991；Dechow,1995; Kothari, 2005; Raman & Shahrur,2008等等 ），当模型计算结果一致时，则可同时选用（苏冬蔚，经济研究，2010）或任意选取都不影响结论是理想的。但是，问题是如果不同的模型计算出结论不一致时怎么办？
  此问题扩展到一般情况：如果经典模型估计与预期不一致，应该怀疑模型选择还是数据质量的问题呢？
2. 当前大多数论文研究内容较多，计算复杂且作者原始数据难以获取使得研究难以重复。在整个研究过程中往往详细计算过程未加详细说明。问题是在计算过程中如何保证模型设定的准确性？如事件研究法中正常收益的估计，盈余管理中参数估计（在分年度、行业回归是往往R2很小，且t统计量并非完全显著）。如何处理这种情况？
  谢谢连老师！
A:1. 这是个棘手的问题。因此，文献中有几篇经典的专门探讨模型的优劣，通过 MC 进行分析。这些文献中的结论为我们选取模型提供了一定的参考。
2. 经典模型的估计结果预期不一致是经常发生的事情。经典模型背后往往有很多假设条件，例如 ＭＭ定理，这些假设条件在实证分析过程中能否得到满足往往是很难证伪的问题。也正是因为这个原因，我们有时候很难确定到底是模型除了问题还是数据质量的问题。最典型的例子就是效率市场假说，很多人就认为这个假说本身就是无法检验的。
3. 每个做实证分析的人都会遇到这个问题。但行有行规，我们只能在假设大家都遵守诚信的前提下进行研究。就我的经验来看（我 follow 过发表在 JF 和 JFE 上的 8 篇论文），国外学者通常都非常细致地介绍了他们的研究过程，他们的论文通常都能够复制。国内在这方面还有很长的路要走，有作者的问题，也有期刊的问题（比如，很多国内期刊都有篇幅的限制，不允许作者详细介绍他们的分析过程）。

18，坛友候卫东：连老师，同样的数据我用xtdpdsys和xtabond2做系统GMM回归，为什么结果不一样呢？我应该相信哪个呢？而且发现xtabond2做系统GMM回归的Sargan检验很容易过度拒绝，相应的Hansen J则更不容易拒绝。这怎么处理呢？谢谢
A:建议看看下面这篇文章，他做了 MC 分析。
Dang, V. A., Kim, M., Shin, Y., 2010. In search for a robust method for estimating dynamic panel data models of capital structure [J]. SSRN working paper, http://ssrn.com/paper=1652824.

19，坛友lipengpeng：连老师您好：我这里有几个问题一直思考了很久，也查了很多资料，想向您咨询一下：
1 poolability test 是不是 为 pooled ols 检验的，与面板固定效应，随机效应的无关？
   怎么在stata中实现poolability test 呢？
2 已知面板具有异质性，感觉应该采用用固定效应，但hausman 检验则表示应该用随机效应，
   并且固定效应回归结果很差。 我的数据 有108个国家，每个国家的情况感觉有差异的

3 xtreg 回归结果中有 within between overall的 R^2 , 请问对于随机效应模型，应该关注哪个R^2呢？
4 PVAR的滞后阶数是用AIC准则确定吗？有没有面板的AIC准则程序呢？怎么在stata里实现呢？
对您崇拜已久，迫切期待您的回复！
连老师您好：非常感谢您能在线为我们传到授业解惑！想请教您一下：
面板各个单元单独回归，各解释不显著（或少数几个单元显著，但是多数不显著），而面板按照固定效应模型回归，则各个解释变量都有显著的影响，这样的结果有意义吗？
是不是当各个单元单独回归时结果也显著，面板回归显著采用意义呢？
问题可能较弱智，谢谢您！
连老师您好：
请问面板数据一定要做单位根检验吗？  感觉若等式右边不含有被解释变量的滞后项的话，这样做没有必要。面板数据可以通过去时间效应和固定效应消除趋势性的影响。您的看法是？
谢谢您！
A:1. poolability test 检验的是 Pooled OLS 与 Fixed Effect 模型何者更适用。原假设是各个截面具有相同的截距项。显然，如果拒绝原假设，我们应该采用 FE 模型，虽然它耗费了较多的自由度。在 Stata 中，执行 xtreg y x, fe 后，最后一行显示的“F test that all u_i=0: ……” 就是在执行这个检验。
2. RE 模型其实也考虑了异质性，只是与 FE 的方式不同。RE 是通过将干扰项分解成随时间改变和不随时间改变两个部分来反映个体的异质性的；而 FE 则是通过为每个截面设定不同的截距项来反映异质性的。
3. 严格来讲，RE 没有合理的 R2，因为它采用了 GLS 进行估计，此时的 R2 已经不再具有他本来的含义了。如果一定报告，我建议报告 R2_overall。
4. YES。参见我的博士论文“连玉君. 中国上市公司投资效率研究 [M]. 北京: 经济管理出版社, 2009.”第四章中的分析。
5. 各个单元的回归结果可信度较低，因为样本数太少。
6.  面板是否要做单位根检验？我觉得与你研究的领域有关系。在公司财务领域，我们研究都是财务比率，它们不可能包含单位根，所以我们基本上都不做这个检验。然而，在宏观经济领域，单位根过程很普遍，如果前期学者也证实了单位根过程的存在，你就只能循规蹈矩了，呵呵。

20，连老师，
    您好。呵呵，平时从您帖子中学习了到了很多Stata知识，在这就不问技术问题了。
    我想请教老师您是如何分配自己的时间的？可以看出您非常忙，平时上课备课不说，您还举办培训班，在论坛培训区帮会员解决问题，这必然花非常多的时间。那您是如何分配时间在科研方面，比如要写论文，肯定要阅读大量文章，才能得到idea。浏览过您写的很多论文，我想请教您在选读文献时是如何做的？只看您那领域大牛文章还是？
     呵呵，可惜研究方向和老师您的不太一致。感觉现在读了很多文献，但是总是理不出思路，感觉别人都已经做了。
   感谢您的关注。
A:时间是挤出来的，效率很重要。所以，我不打游戏，不看杂书，每晚都来办公室，11点半回去。
我是这样读论文的。首先，通过 Google Scholar 检索文献，通过引用率判断文章的质量，高质量的论文优先度，大牛的 Working Paper 优先读。对于关键的文献（这需要长期训练积累出鉴赏能力，呵呵）要精读，其他的文献泛读。最关键的是，一定要做读书笔记。word 文档结构图功能 + EndNote 软件是提高记笔记效率的关键。

21，连老师，您好！认真学习了计量经济学的内容，为什么对于金融面的论文还是看不大懂啊？
请问下连老师，还需要补充哪方面的知识啊？
对于金融计量学，请问您觉得有哪些内容在研究方面用得比较多，必须掌握的？
您能否推荐一些金融计量方面的学习资料？
谢谢！
A:对于那些看不懂的要先确定原因，是专业背景知识缺乏还是方法不懂，然后花时间去补这些内容，不要逃避。
至于哪些内容用的多，我觉得与你的研究方向有关系，你把你所在的那个领域的重要文献通读一下，很快就能总结出他们公用的方法和技术，重点去学即可。

金融计量的资料：
3.        金融计量
Campbell et al.(1997)（经典之作，有点难，有答案）
Campbell, J., A. Lo, A. MacKinlay, 1997, “The Econometrics of Financial Markets”, Princeton University Press.
Zivot(2002)（很好的入门教材，从Return，Probability的基本概念出发，进而讲解投资组合，Markowitz定理等，深入浅出，附带了大量的算例）
Zivot, E., 2002, “Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics”, Lecture Notes, University of Washington.
Rachev(2007)(对基本的统计知识和常用分布进行了非常详细的介绍)
Rachev, S., 2007, “Financial Econometrics: From Basics to Advanced Modeling Techniques”, Wiley.
Brooks(2008)（很好的入门教材，附带有详细的Eviews操作实例）
Brooks, C., 2008, “Introductory Econometrics for Finance”, Cambridge University Press.
Gouriéroux and Jasiak(2001)（高级教程，适合PhD）
介绍了VaR，固定收益证券等纯金融计量的内容。

22，问个reduced form和structual form VAR的区别
reduced form VAR所描述的是各个内生变量的动态形成过程，着重的是内生变量的跨期相关性，并不考虑内生变量在同一时点的相关性，因此无法呈现内生变量之间的因果关系。如果要考察内生变量之间的因果关系，我们必须用structual form VAR。

这是从书上看到的一段话，有两点不明：
1.为什么reduced form的VAR无法呈现内生变量之间的因果关系。reduced form VAR不是也有granger causality的检定嘛？
2.做reduced form VAR的的impulse response function的时候，也是从0期开始画图的啊。
谢谢连老师:)
A:这应该是钟经樊老师 VAR 讲义中的一句话。
他这里所言的因果关系与 Granger 因果关系并不具有完全相同的含义。
详情可以看看钟老师这份讲义的引言部分。

23，我提一个实际的问题，咱们学金融计量本科生毕业就业前景如何还是继续读研读博之后再就业
A:这个不好评价。我觉得读博士是一个高成本的选择，如果你的兴趣是做研究，也追求相对自由的生活状态，倒是可以考虑读博士然后教书。如果只是希望获得高薪水，读博士似乎无法实现这一目的。博士们多数都是很清苦的。

24，连老师好，对于本科是工科专业的学生，但现在想转计量方向，自己也在自学计量经济学，自己以前也没系统地学习经济学知识。请问我这种情况下，该如何自学计量经济学呢？需要先看经济学的基础书籍吗？谢谢连老师，希望能得到您的指点。
A:学好统计学和线性代数，然后再开始看计量课本。作为入门，我觉得伍德里奇的导论还是不错的，用平实的语言和例子进行讲解。

25，您好。请问初学计量经济学，有什么好的参考书目？希望侧重应用方面的，因为并不是专门的计量经济专业，而是在相关研究中需要应用一些计量方法。SAS、stata、eviews、spss、matlab等软件的操作是否有相似之处，初学者用哪一种比较容易呢？谢谢。
A:这个“好”的参考书真是很难界定。我觉得市面上的英文教材写的都不错。作为跨专业的学生，建议看看伍德里奇的计量经济学导论，写的比较平实。如果结合 Stata 软件来学习的话，效率会高一点，边学边练，可以参考：
Baum, C. An introduction to modern econometrics using stata [M]. Stata Press, 2006.
Cameron, A., Trivedi, P. Microeconometrics using stata [M]. Stata Press, 2009.
由于我从 2003 年以来只使用 Stata 软件，无法评价这些软件之间的优劣。

26，不知道这么问，还是请教一下，我们国家目前是经济情况，投资什么行业赚钱呢？
A:我能感觉到的是，物价在上涨，但个人的投资机会似乎也很多，否则也不会出来那么多富人，呵呵。如果我知道哪些行业能赚到大钱，应该不会说出来，呵呵。对于我们这些贫民老百姓而言，还是考虑踏踏实实地工作，踏踏实实地生活，赚钱也只是为了提高生活质量服务的，它不是最终目的。