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    您是否在学习统计或计量时遇到困难?您是否在进行实证研究时面临瓶颈?您是否不知如何回应审稿人的“刁钻”问题?您是否学不懂一种方法如何使用?您是否偶尔搞不定Stata等统计软件?……如果您在实证学习和研究中遇到任何难题,实证研究互助平台或许能帮助您。

    问:我如何提问?

    答:请您将问题描述清楚,您可给本公众号留言或发邮件至chjf58@126.com或者加微信793481976。任何有助于把问题描述清楚的细节都能使我们更方便地回答您的问题。

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    答:我们将委托专业人士解答您的问题。基于知识共享原则,问题的解答将以推文的形式在本公众号推送。这样做有两个好处:1、让更多读者分享知识;2、面向大众时,我们的解答会举一反三、更一般化,使您了解更多相关知识。

    案例:之前有读者询问,在Stata中做回归,为什么OLS普通回归可以汇报F统计量值,OLS加上稳健标准误后F值就不见了。我们的专业人士撰文“我的F统计量去哪儿了?”(请参考11月21日推文),不仅解答了读者的特定问题,而且罗列了F值消失的其他情形并给出解决方法。

    问:我需要付费吗?

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    问:我不想回答他人的问题,但希望分享一些知识或心得,可以投稿吗?

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    答:您可给本公众号留言或发邮件至chjf58@126.com或者加微信793481976。我们诚挚期待和欢迎您的加入。互助平台的指导单位是中国数量经济学会数据分析与统计计算专业委员会,您的加入相当于学术兼职或学术实习,我们希望在合作过程中实现共赢。

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    作为一个实证研究小青年??,有段时间因为研究的需要,要做定向爬虫。这是自己学习Python最初的缘由。那个时候爬虫的材料还不是太多,自己在网上找了一些文章和电子书来学习。边学边试,不久就完工了。

    完工之后还不时关注爬虫的技术教程,后来发现网上有大批小伙伴开始学习爬虫,很多是非专业小伙伴(本职工作不是爬虫 ),一时间感觉爬虫好火。

    个人认为(不一定对),爬虫火是源于用户需求(研究的需要;好玩;尝鲜……)和培训者推动。作为实证研究者,确实需要一些爬虫技术来帮助自己完成数据收集,这个时候选一个比较好的工具很有必要。如果阅读了比较陈旧的网络经验贴或者听了第三方培训,而选择了不太合适的工具,会影响占用过多的研究时间,影响研究进展。

    场景:做实证研究,需要取数,可以爬虫(定向爬虫)实现。那么,如何选工具呢?

    Python:最简单的组合requests+bs4

    当时自己花了大量时间去研究urllib和requests异同,bs4和lxml的异同……嘿呀,左手来个urllib,右手来个requests……浪费时间?

    期间还去学Scrapy,不过用得不太习惯,后面就没有仔细学习了。

    此外还去折腾无头浏览器。嗨,对只是拿数据做研究发文章的小青年,其实没有必要去研究无头浏览器。

    术业有专攻,过于复杂的爬虫还是交给专业小伙伴来做,自己抓紧进行研究设计和构思。

    复杂到什么程度呢,下面举些例子:如果高频率发起请求,只是换换ip代码就还可以凑合用,那么还可以自己干

    如果只是post几个数据,构建一些url,那么还可以自己干

    如果只是构造Request Headers就可以蒙混过关抓数据,那么还可以自己干

    如果……

    如果已经需要应对复杂验证码,这个时候可以不自己整了

    如果自己东拉西扯写了好几天,代码还没实现,这个时候可以不自己整了

    可以跳过的工具R

    R社区的小伙伴很热情,编了一些包,也可以爬虫。有些初学的小伙伴很激动,R可以爬虫啦。其实,爬虫不是R语言的强项。如果不是尝鲜,没有必要花时间去学习用R来实现爬虫。有多的时间可以深入学习数据分析手艺和撰写报告的手艺。Stata

    Stata乃是实证小青年常用之利器,做起应用微观计量十分便捷,若是分析结果一路星星,那是何等的酣畅淋漓?

    现在有小伙伴用Stata做爬虫,还做文本分析。其实只是做简单爬虫,稍微复杂点的网页或者是有点基本的反爬虫机制,Stata就难以应付了。所以,爬虫就不要去麻烦实证分析好伙伴Stata,交给其他更好的工具吧。curl

    有微信文章推介用curl来爬虫。curl的官方介绍是“command line tool and library for transferring data with URLs”。只简单用过curl,个人认为在爬虫场景中它没有requests+bs4组合好用。……

    其他工具

    此外,还尝鲜过Julia(<1.0)和Node.js中的requests工具,但是感觉都不爽。这和个人的手艺不熟练?、工具生态不成熟有关。不过,Node.js写爬虫还是很好玩。

    Go语言爬虫工具也有一些,可以后面去试试。

    除了自己写代码,网上还有一些数据采集工具也可以尝试一下。

    以上是对“拿数据,做实证,发文章”小伙伴的爬虫工具选择的看法,一家之言,仅供参考?

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    本文将会简单地介绍四款目前广泛应用于会计金融实证研究领域的常用统计软件和编程语言,并且讨论怎样搭配他们,才能够便于会计金融的实证研究,提高coding效率。

    介绍

    会计金融的实证研究涉及到的常用统计软件或者编程语言有这么些:Stata

    常用统计软件,用的人非常多,用户占比应该是经济学的人最多。界面友好,软件也很轻巧,初学者基本很快能够上手。有人既用stata清理数据,也用stata跑回归,基本上都能胜任。stata的另一大优势是,很多前沿统计方法都能够在这里找到。但是stata数据管理能力不够强(相比较SAS而言),数据量很大的时候跑起来也非常慢。SAS

    强大的数据管理和统计软件,用户也很多,而且是很多官方唯一认可的统计软件。例如FDA只认可SAS提交的数据;很多大银行的业务模块也是由SAS构建。当然,官方很多时候是因为怕出事,出事了可以甩锅。因此,SAS是非常可靠、稳定的,但是相对而言就有一些庞大,而且订阅费很贵。SAS可以使用SQL语言进行数据管理,这也是它强大的一个原因。数据量很大的时候,SAS也不惧。R

    R语言也有很多人在用,但是私以为会计金融用的人应该没有前两个那么多,主要用户群体应该是统计的人。R好在开源,不用付费,同样非常轻巧。很大的问题在于,数据一大,就比较麻烦。另外,因为开源,使用R的很多包跑出来的结果可靠性存疑。一方面,包本身是否可靠,另一方面,使用者有时候不完全明白这个包是怎么运作的。Python

    最近几年很火的编程语言,也是语法简单,容易入门的一款编程语言。现在越来越多会计金融的人都在用python,因为很多人在做文本分析,机器学习等等,这些东西的很多包都可以在python里找到。Python对于非CS科班出身的会计金融研究人员很友好,我们可以大大丰富研究边界,稍加学习就可以玩得溜。另外,因为开源,所以包也很多。

    怎样搭配

    我自己的搭配是这样的:用SAS进行数据清理,用Stata进行统计、回归分析,用Python处理文本分析、数据爬取等等前面两个实现不了的数据准备工作,以及实现一些fancy的功能,比如前面提到的机器学习。

    用SAS进行数据清理的理由如下:SAS有完美的WRDS支持:数据格式、现成的宏、实例代码,都是SAS格式;还可以方便的使用WRDS的云端计算;遇到问题后可以跟WRDS联系解决;

    运算能力强大,数据管理优势:数据量很大的时候,SAS是最适合的选择。

    用Stata进行统计和回归分析的理由如下:完美的输出体验:所有的结果都是要输出的,高效完美的输出格式不会让你浪费时间在格式调整上;

    支持前沿的统计方法:很多前沿统计方法都能够在Stata上找到。

    用Python的理由:

    没有理由,前面两个干不了,或者没python“多快好省”。

    好的,强行给几个理由:会计金融的实证研究,已经完全变成了拼谁的data更加unique的地步;为了获取到新的data,你说你不会爬数据,说的过去吗?

    众所周知,商科是非常fancy的,堂堂商科,不搞一搞文本分析,自然语言处理,神经网络模型,说不过去吧?那么,python是低成本的实现方式。

    That's all. 点赞 关注 收藏 三连的人,JoF RFS JFE JAE JAR TAR 必中其一 lol

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    千次阅读 2017-04-10 15:57:13
    什么是实证研究 实证主义 实证研究 与其他研究方法区别 实证研究 VS 规范研究 实证研究 VS 案例研究 实证研究方法 实证研究生命周期什么是实证研究实证主义关键词:观察归纳知识,经验 实证主义(positivism)是一...


    什么是实证研究


    实证主义

    关键词:观察归纳知识,经验

      实证主义(positivism)是一种以“实际验证”为中心的哲学思想。广义而言,任何种类的哲学体系,只要求知于经验材料,拒绝、排斥先验或形而上学的思辨,都为实证主义。狭义而言,实证主义则指法国哲学家孔德的哲学,认为对现实之认识只有靠特定科学及对寻常事物的观察才能获得[1]。这条目内主要介绍狭义的实证主义。

      实证主义又称实证论,其中心论点是:事实必须是透过观察或感觉经验,去认识每个人身处的客观环境和外在事物。实证论者认为,虽然每个人接受的教育不同,但他们用来验证感觉经验的原则,并无太大差异。实证主义的目的,在希望建立知识的客观性。

      实证主义以经验证实出发,因而其方法论为观测-归纳法,主张从经验中获取知识。


    实证研究

    关键词:经验,知识,证据(定量、定性)

      实证研究(英语:Empirical Research)是通过直接和间接的观察或经验获得知识的方式。可以量化或质性分析的经验证据(记录的直接观察或经验)。通过量化或有意义的质性形式,研究人员可以回答实证问题,该问题应能明确界定和用收集到的证据(通常称为数据)解答
      
      实证研究方法有狭义和广义之分。狭义的实证研究方法是指利用数量分析技术,分析和确定有关因素间相互作用方式和数量关系的研究方法。狭义实证研究方法研究的是复杂环境下事物间的相互联系方式,要求研究结论具有一定程度的广泛性。广义的实证研究方法以实践为研究起点,认为经验是科学的基础。广义实证研究方法泛指所有经验型研究方法,如:调查研究法,实地研究法,统计分析法等。广义的实证研究方法重视研究中的第一手资料,但并不刻意去研究普遍意义上的结论,在研究方法上是具体问题具体分析,在研究结论上,只作为经验的积累。鉴于这种划分,我们将实证研究区分为为数理实证研究和案例实证研究。

    与其他研究方法区别

    实证研究 VS 规范研究

      实证研究(empirical research)是通过观察获取经验,再将经验归纳为理论。与之对应的另一种研究方法是规范研究(normative research),规范研究从某些假设出发,通过逻辑演绎得到理论。
      
      两者的主要区别是:规范研究采用的是演绎法(deduction),侧重逻辑而脱离现实,往往用来提出纯理论。实证研究采用归纳法(induction),侧重经验贴近现实,用来验证已有理论或由观察总结新理论。举个例子,A由已知的几条几何公理为基础进行逻辑推演得到了勾股定理。B则四处考察,收集沿途所见直角三角形三边长度数据,发现所有直角三角形直角边平方的和都等于斜边的平方,于是归纳得到勾股定理。两者的结论是一样的,只不过A靠的是理性,B靠的是经验。
    来源:【知乎】什么是实证研究方法,还有哪些研究方法?
    【科学网】实证研究与理论研究的不同

    实证研究 VS 案例研究

    实证研究方法(empirical study method)
    案例研究方法(case study method)

    案例研究定义
      Jennifer Platt 在回顾美国案例研究的方法论思潮时,曾认真做了回顾,并试图对案例研究加以界定,认为“案例研究是一种研究设计的逻辑,必须要考量情景与研究问题的契合性。”根据这个定义,Yin做了进一步的延伸,强调设计逻辑是指一种实证性的探究(empirical inquiry),用以探讨当前现象在实际生活领域下的状况,尤其是当现象与场域界限不清且不容易清楚区分时,就常使用此类探究策略。案例研究有三大类,包括探索性(emploratory)、描述性(descriptive)及因果性(causal)案例研究.

      “实证研究法”概念即指狭义的实证研究法,即数理统计分析方法;“案例研究法”的概念包含于广义的实证研究法概念之内。案例研究法同样从客观存在出发,研究“是什么”和“怎么样”的问题,与规范研究法所关注的“应该是什么”和“应该怎么样”相对,又独立于狭义的实证研究法概念之外案例研究法关注生活中真实的人和事,尤其是具有特殊意义的组织和事件,不拘泥于常规的有限的数个因子、变量与统计规律等。从这个意义上讲,案例研究法属于定性的研究方法,实证研究法属于定量的研究方法。

    研究步骤区别:
    实证研究一般步骤:
      实证研究主要目标是探讨变量间的因果关系。比如探讨X与Y之间是否有因果关系,因为现实世界中可能无法观察这些抽象的构念所以需要将探操作化为可以测量的变量。然后开始对这两个变量搜集数据,通过选用合适统计方法来验证X和Y是否存在统计上的显著关系。若经过统计检验,我们发现X和Y存在显著关系,但在推断X和Y间存在因果关系前,需要提出各种可能导致X和Y发生因果联系的替代解释。

      实证研究的过程一般有7步:
      第一步:确立研究主题,
      第二步:文献回顾和探索性访谈,
      第三步:定义研究问题,
      第四步:进行研究假设,
      第五步:收集数据,
      第六步:分析数据,
      第七步:结果。

      实证研究中,最重要当属研究设计,研究设计整个研究过程的执行计划。研究设计有三个目的:
      1 有效的回答研究问题,
      2 满足实证研究的四种效度指标的要求,
      3 控制研究中涉及的变异量。

    案例研究的一般步骤:
      案例研究的过程一般划分为不同的阶段,首先是准备阶段。准备阶段是案例研究者在进入现场搜集资料前所需要进行的活动。这些活动包括界定研究问题、设计研究与选择案例,以及研究方法与工具的选择等。
      第二步是执行阶段。执行阶段包括资料的搜集,资料的分析和形成假设。
      最后是对话阶段,在此阶段主要是将此案例得到的结论与文献对话,与矛盾文献互相比较,建构内部效度、提升理论层次并强化构念定义,与类似文献比较,提升类推能力、改善构念定义及提高理论层次。
      最后当改善的边际效用越来越小时,结束研究。

      案例研究根据研究者分析层次与案例数分为四类:

    • 第一种是单案例单层次设计,案例数只有一个,而分析层次也只有一个。
    • 第二种是单案例多层次设计;
    • 第三种是多案例单层次设计;
    • 第四种是多案例多层次设计。

    摘自文章:
    【百度文库】论案例研究法与实证研究法的结合
    【经管教育】什么是“实证研究”?与“案例研究”区别是什么?


    实证研究方法


    实证研究生命周期

    实证研究的生命周期,即为实证研究的步骤
    阿德里安·德格鲁特实证周期:[1]

    • 观察(Observation): 收集和组织经验事实,形成假说。
    • 归纳(Induction): 明确叙述假说。
    • 推论(Deduction): 推论假说的结果作为可测试的预测。
    • 测试(Testing): 用新的实证材料测试假说。
    • 评估(Evaluation): 评估测试结果正确与否。

    这里写图片描述

    摘自:
    【维基百科】实证研究
    【维基百科】实证主义
    【百度文库】实证研究的设计与评价(清晰)
    【知乎】什么是实证研究方法,还有哪些研究方法?
    [1]Heitink, G. (1999). Practical Theology: History, Theory, Action Domains: Manual for Practical Theology. Grand Rapids, MI: Wm. B. Eerdmans Publishing, p. 233. ISBN 9780802842947

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空空如也

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