计量经济学顶级期刊

计量是被包含与统计学之中的一门学科，它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下，你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多，应用计量、金融计量、微观计量、宏观计量、时序分析、贝叶斯计量以及计量经济学原理等等等等一系列东西，很多方向之间是有共性的。当你打好基础往下学习的情况下，可能会碰到某一个方向比较难理解，比如你学金融计量的时候会发现可能你不知道什么是Order of Integrating 一本书或者一个方向通常不可能面面俱到 这时候你可以多查查文献。 计量经济的学习理解程度我觉得对我来说就像一个一个开口向下的二次函数，一开始是很感兴趣的但是很多东西理解的不好。后来学的内容越来越多了发现很多东西是想通的，发现其实不是难，而是你有很多东西不知道。了解多了自然对后续学习有帮助了。比如说应用计量，时间序列加上计量经济学原理的学习就对金融计量的学习很有帮助，金融计量的学习又对应用计量很有帮助，他们是相辅相成的。但是parametric model玩儿多了你就想玩儿高端的，比如贝叶斯计量和金融计量后期，包括 semi 或者 non parametric 这时候难度又上来了，因为他对你的抽象思维和数学能力又有很大的要求，所以又开始比较痛苦。1.关于书籍，计量经济学习我觉得建议学习计量用英文版教材而不要用中文版，说实话用中文学有些时候表达会更复杂且难理解，所以很多时候一门课的教材都不是来自一本书，有时候是好几本书的几部分加上一部分文献。2.计量学到后面对programming有很大的需求 如果你想在计量或者数量方面长期发展的话 建议开始就从STATA或者R来入手， eviews简单易上手可以满足基础需求，但是可塑性比较差，早早的建立良好的编程习惯对你日后是有很大帮助的，也节省时间。SAS对金融方向的学生也是很powerful的，stata貌似经济方向的使用比较多，例如微观计量。3.学会一到两种统计学软件，比如SPSS等。4.计量和实践是紧密不分的，所以在学习过程中最好做一下题，尤其是课后题。

实证分析论文写法如下：

1、阅读教材。

首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。

在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。

2、前沿文献。

阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。

文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。

3、搜集数据。

在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。

因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。

1.复习统计学计量经济学和统计学有很多相似之处，也有不同之处，但不得不承认的是，统计学中假设检验的基本原理属于计量经济学中非常重要的部分，甚至属于核心内容之一。所以，如果觉得计量中的假设检验部分比较难以进行、无法理解其原理，建议先复习统计学基础知识。2.多看课本课本是学习知识的基础，如果课本内容都无法看懂，基本也不会学到什么有用的知识。因而在学习计量的过程中，建议仔细看课本，尽量读懂课本上的定义、证明和性质，加深自己对于知识的理解，同时构建知识体系。除此之外，为了应对考试，课本上一些重要的公式要会写、例题要会算。3.进行实操实际操作部分属于计量学习的重要环节之一，无论理论知识学到什么程度，最后都要归结到实操上。建议学习计量时，学习一些统计软件，如r语言，spss，stata等，将课本案例利用软件进行实际操作，这样才能更好的掌握学过的知识，理解计量的精髓。一、计量论文的两大要点是什么？1、计量模型的建立（就是那个方程，表达什么经济含义要知道）；2、模型中的系数如何估计出来（关键在于估计方法的选择）。第1个要点涉及你论文主题。你一般要想用数据检验某种经济关系，根据这种经济关系来建立计量模型。如果你不知道要检验什么经济关系，那我劝你就此打住。你发不了经济研究了。第2个要点。千万种方法的出现，目的都是要把那个系数给估计出来。不同估计方法的估计效果好坏，就是根据各种统计量来判断。如果能选择一种最合适你数据的估计方法，那么这论文基本就成了。二、如何判断计量论文的水平高低？掌握了上面两个要点，只是说你能写出一篇计量论文，并不是说能写出一篇高水平的论文。水平的高低在于你处理这两个要点时水平的高低。下面仔细讲解。如果只是为了写计量论文，只需要“知其然”即可。没有人会因为不会推导OLS估计量而对软件里面出来的结果不知所措。这条途径，最快捷的走法是找一个懂的人，把结果里面的各种东西所表示的意思给你讲一遍，每个东西要注意什么。基本就可以了。在一般的CSSCI 上发表论文没有什么问题。如果找不到人，就看STATA的手册，里面的例子会讲解每个指标参数统计量的含义。这样慢一点，但效果很好，而且也能成为STATA专家。STATA手册比高级计量教材看起来轻松多了，就是告诉你怎么操作软件，然后得到什么结果的。计量论文中的估计问题，最关键的事情，不是能推导估计量，而是在STATA里面选择一个“合适”的方法估计出来。然后解释结果的经济意义。而计量水平的高低，不在于方法的复杂性，而在于方法的合适程度。因此高水平的计量论文，不必要求作者掌握高深的计量推导，而在于“选择”的技巧。每种计量方法，都有优劣。所谓用人之长，容人之短。水平高的人，能够选择以其之长，攻它之短。同时又能隐藏计量方法内在的拙劣。其实，计量论文的水平主要决定于论文的主题的重要性。这个话题大家都很关心，就很重要，发表就很容易。所以，你会发现国际顶级期刊上一些计量论文所用的方法很简单。这些论文能发表，主要是他讨论的问题很重要（这涉及第一个要点），采用的方法即使有缺陷，也无伤大雅。如果问题不是非常重要，只是有新意，但是估计方法比较合适，也能发一个中上等期刊。

许多人对学习计量经济学感到非常迷茫，不知所措。其实，要想学好计量经济学，首先，你要明确你将来准备干什么，这个至关重要。如果你今后只是从事经验分析和应用方面的工作，完全没有必要去啃那些如天书般的数学过程，只要弄清楚模型的一般形式，知道怎样使用软件，明白什么样的模型需要采用什么样的估计方法和检验方法（估计与检验过程计算机能够帮你完成），懂得怎样去判断估计参数的合理性，就可以了，重要的是一定要知道怎么样去解释参数的经济含义。这恐怕是绝大多数的人今后的正确选择。而对于那些想从事理论研究的人来说，不仅要求是应用的高手，而且必须具备非常好的数学背景，一定要弄清楚基本理论和方法的每一个问题的数学过程，然后，选择一个赶兴趣的领域或问题进行深入研究。无论是从事应用研究，还是理论研究，都无须看很多的课本，特别是中国人编写的课本（无论他是谁，因为我发现中国编写计量经济学课本或书籍的人没有一个真正搞懂了他所编写的内容，自己云里雾里，教出来的学生也就可想而知了，充其量只会背一些概念），只需要找3~5本经典的国外教材，特别是书籍，认真阅读，并且坚持上机训练，就可以了，剩下的工作就是要阅读和跟踪优秀的文献，这个是最重要的。

经济学顶级刊物eca、aer、jpe、qje、res金融学顶级刊物jf、jfe、rfs，比经济学顶级刊物的级别要低。

计量经济学我觉得有两种学习方法，把两种结合起来是比较好。1. 系统地学习参考书目：入门看Wooldridge的《计量经济学导论：现代方法》，进阶看Greene的《Econometric Analysis》。而且建议进阶开始看英文的，因为我的经验是看懂了英文的计量书对你查阅国外文献非常有帮助。如果你不做计量理论的研究，上述的书就够了。但若你要做计量理论研究，我也不知道要看什么书了……因为我不太懂(ಥ_ಥ)但是系统性学习有个盲区，就是从你懂到你会用，中间有个无比巨大的鸿沟，大到你根本想像不到。我现在博士第四年马上结束，我系统性学习的计量知识和我本科时没什么区别，博士计量考试也是水水就随便拿A了。但是我这几年基本只努力了几件事，其中一件就是如何去运用这些计量知识解决问题。这个过程太太太痛苦了。所以，结合个人经历，我还要介绍第二个学习方法。2. 动手去做课题课题可以是老师布置的，也可以是你自己感兴趣的。这个过程会让你更加明白“原来书本上讲的东西是这么一回事”。这个过程，不要偷懒去放过任何细节，因为在各种细节上你都可以学到意想不到的计量知识。而且你会发现，做课题的过程中，你会针对性地学很多内容，甚至有些是书本上没有的（更多可能是被你忽略的）。同时，你的编程能力和你数据处理能力会有质的飞跃。最后，计量经济学学习的过程是漫长的，需要大量对社会现象的观察，以及人生经历的增长对计量建模也至关重要。千万不要想一蹴而就，不可能的。或是说，计量知识可以一学期精通，但计量本领却是长期积累来的。