計算
經濟學家最常用的程序
我最近問過一位教授，他是否打算在下學期招聘一名研究助理。我認為我會成為一個很好的候選人，因為我在使用 STATA、SAS、SPSS、R Studio 和 Mathematica 方面擁有不錯的經驗，但他開始問我一些我以前從未聽說過的程序。這讓我想知道經濟學最常用的程序是什麼。我的一個朋友建議我也研究一下 Matlab 和 Python。
程序/語言有三個重要的維度：
- 約定：擁有一個每個人都使用的程序可以幫助您獲得回饋/幫助、與合著者合作、使用其他人的程式碼
- 易用性：由於經濟學中的許多用途都是例行公事，因此讓程序為您執行這些操作並使您的使用實現更容易是一個很大的好處
- 適應性：一個程序可以讓您滿足大部分需求並只學習一種語法，而不必同時使用不同的程序
就學術經濟學家的使用頻率而言，這是我的排名：
頂級
- 對於計量經濟學，到目前為止，STATA。主要是因為約定和易用性。
- 對於動態規劃，以及在某種程度上蒙特卡羅，到目前為止，Matlab。主要是因為約定和易用性
第二層
- 對於時間序列計量經濟學，Eviews（易用性）
- 對於所有類型的計量經濟學，R（適應性，有些約定俗成）
- 真正的瑞士刀，Python（適應性）
專家
- SAS，用於龐大的數據集
- Fortran，用於高效的預建構常式和大規模計算
這份清單當然是我的個人意見，僅供學術經濟學家使用。我相信沒有人會質疑頂級，但第二級/專家可能會有一些爭論。然後還有一些更專業的人（例如，Octave 作為開源 Matlab 替代品）
在 ReplicationWiki（我從事的工作）中，我們列出了 2000 多項實證研究中使用的軟體包，主要在 2000-2013 年的美國經濟評論、美國經濟期刊和政治經濟學期刊中。Stata 使用頻率最高（>900 次），其次是 MATLAB (280)、SAS (60)、GAUSS (60)、Excel (50)、R (30)、FORTRAN (30)、Mathematica (19)、 EViews (18), z-Tree (16), dynare (15), RATS (12), C (8), C++ (6), python (5, more recent studies), SPSS (5)。還有 ArcGIS、ArcMap、java、LIMDEP、Maple、Microfit、Ox、ORSEE、PcGive、perl、TSP 和 gretl 的範例。經常使用不止一個包。一些經濟學家也使用julia。