黃河泉 发表于 2016-9-4 09:46 
我同意您的讲法，每本书因作者的背景不一样而有所差异，例如 Wooldridge 比较偏劳动经济（对于财务金融系 ...
关于最后一点我想提一点不同的看法。您说的事实是没错的。期刊上不会有人关心multicolinearity，也不会做什么异方差。基本的东西就算有也就是文中或者footnote稍微提一下。学这些基本的东西的确对于发文章没什么直接的用处。不过，学习这些东西的过程也是培养思维和意识的过程。这些东西学好了，以后有新东西，学的更快，理解更深。
举个例子吧。正经计量专业博士毕业的，基本上stata帮助文档里说到的模型，就算之前没用过，没见过，看一下methods and formula基本就能理解使用。为什么呢？就是因为学习阶段基础打得好。对于计量的“感觉”好。在不用自己一步一步证明consistency的时候，学习一个新的模型，或者新的估计方法，并不需要老师。自己看看就会。但是大部分人做不到这一点。一个模型换个名字或者改动一点就不认识了。
之前论坛有个人问VAR和OLS的区别。这就是很好的例子。明显这个就是连VAR是模型，OLS是估计方法都没搞明白。还要问VAR和OLS有什么不同。这个问题其实根本没法回答，因为就是comparing apples and oranges。如果本科和硕士阶段学好了基本知识，知道OLS和GLS, GMM, Maximum likelihood等等是一类东西。VAR，VEC，SEM，SUR等等是一“类”东西，就根本不会存在这些问题。
总之我觉得对于好的期刊里的文章里不用的东西，并不能在本科或者硕士阶段就不讲。更何况，学界不用不代表业界也不用啊。业界很多模型，包括对于每个人都有切身影响的credit scoring模型，以学界的标准，都是最简单最基础的东西。
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