在上一篇分享了入门的知识后，我们可以在本篇讲解更高阶段的内容。
所以，事不宜迟，让我们继续吧！
进阶篇贰
审慎原则
好的研究在变量选择、方法选择和数据选择上是谨慎和周到的。
1
数据方面
1）数据库：必须具有代表性，要有取舍。没有专门为你的研究创建的数据库，所以你必须做出权衡和取舍。这将需要耐心和比较，而且非常考验你的能力和境界。例如，在研究金融和消费当中，有两个微数据库可供选择，CHFS 和 CFPS。CFPS的调查结果更合理、更成熟，消费数据的选择也更好；但CHFS对各个维度的家庭财务进行了更广泛的调查。
2）数据清洗：数据清洗除了掌握必要的统计和计量知识外，还需要掌握其经济意义。
3）其他：比如像变量选择和模型选择之类的问题，都需要慎重考虑、反复权衡！
2
怎么学习选择方法？
1）看文献。其他人怎么做的，他们的做法优缺点是什么？研究员甲和研究员乙使用不同的指标表示相同的变量，哪一个更好？
2）看别人经验总结。在反复练习的过程中会发现很多问题，而这些问题能够起到让你了解计量经济学全貌的作用。在此推荐《经济学实证研究中的40个误区》，可以作为“经验总结大全”来使用。
高手篇叁
1
练中学，学中练
有意识地锻炼自己的能力，选择好的期刊、大神的文章去学习，仔仔细细地理解、复制、模仿他们的思想和研究方法，一丝细节也不要错过。
然后，在模仿的基础上，再去尝试创造新的思路和方法。
2
追随专家
在这篇文章之前，你是不是看到很多文章教你如何研究？那么如何才能选择真正有作用的文章呢？
我的回答是：
1）适合你自己的
例如姚洋老师的看法就对很多人有所启发，在他看来：
1.经济学家的任务是解释世界，而不是复制它。只有当所有的解释都联系在一起时，我们才能反映真实的世界。
2.怎么判断一个好的理论模型？看它的假设是否合理，模型应用是否正确。
3.Garbage in, Garbage out。正如熊彼特在《经济分析史》中所说：一开始的数据选择和清洗没有做好，后面的结论和分析也是不可靠的。
4.与审稿人对话。做实证研究时，永远保持着有一个审稿人坐在你对面问你不同问题的态度，然后你应该想方设法地用你的测量值来回答他。
2）适合现阶段的你的
不懂的不要排斥，也不要立马排斥为垃圾。可能是当下的积累还不够！
比如李子奈老师的《关于计量经济学模型方法的思考》，就太哲学化了，太思辨了。像这种现在看不太懂的，就可以先收藏起来，等以后积累多一些了再看。
推荐一些计量的资料
附录PS
陈强的《高级计量经济学》：涵盖了一个非常完整的定量分析方法体系。
劳伦斯·汉密尔顿的《应用stata做统计分析》：对于那些不了解stata命令的人来说，这本书结合案例进行了非常详细的介绍。与陈强不同的是，陈强会说明理论，而这本书直接给结果和案例。
伍德里奇的《计量经济学导论》：对于不知道如何分析输出的结果，不懂测量的基本原理，想了解计量基础知识的人来说，可以阅读这本书。
连玉君老师的stata命令集：初级、高级、论文篇。它非常有条理、规范，基本上涵盖了所有问题。完全可以作为强力的工具书放在手边用。
谢宇的《回归分析》：说的也很清楚，在基本的回归问题突然搞不明白的时候，可以翻开看看。
转自：“云导师学术辅导平台”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
