Ich habe kürzlich einen Professor gefragt, ob er vorhabe, für das nächste Semester einen wissenschaftlichen Mitarbeiter einzustellen. Ich dachte, ich wäre ein ziemlich guter Kandidat, da ich gute Erfahrungen mit STATA, SAS, SPSS, R Studio und Mathematica habe, aber er fragte mich nach ein paar Programmen, von denen ich noch nie gehört hatte. Das hat mich gefragt, was die am häufigsten verwendeten Programme für Wirtschaftswissenschaften sind. Ein Freund von mir schlug vor, dass ich mir auch Matlab und Python anschaue.
computation
software
Ich habe den Jakobianer vergessen
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Antworten:
Es gibt drei wichtige Dimensionen für Programme / Sprachen:
In Bezug auf die Häufigkeit der Nutzung unter akademischen Ökonomen ist hier mein Ranking:
Spitzengruppe
Zweite Stufe
Spezialisten
Diese Liste ist natürlich meine persönliche Meinung und nur für akademische Ökonomen. Ich glaube, dass niemand die oberste Stufe bestreiten wird, aber die zweite Stufe / Spezialisten können etwas diskutiert werden. Und dann gibt es noch einige, die noch spezialisierter sind (zum Beispiel Octave als Open-Source-Matlab-Alternative).
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Im ReplicationWiki (an dem ich arbeite) finden Sie eine Liste von Softwarepaketen , die in mehr als 2000 empirischen Studien verwendet wurden, hauptsächlich im American Economic Review, in American Economic Journals und im Journal of Political Economy in den Jahren 2000-2013. Stata wurde mit Abstand am häufigsten verwendet (> 900-mal), gefolgt von 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, neuere Studien), SPSS (5). Es gibt auch Beispiele für ArcGIS, ArcMap, Java, LIMDEP, Maple, Microfit, Ox, ORSEE, PcGive, Perl, TSP und Gretl. Oft wird mehr als eine Packung verwendet. Einige Ökonomen verwenden auch Julia .
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Betrachten wir zur allgemeinen Übersicht die folgende Liste:
… Oh, SAS / Stat und IBM SPSS , und jede Menge Oracle- Zeug für die Vollständigkeit.
+
Excel-Add-Ins wie XLStat .+
Kostenlose Octave .basic
s:Excel VBA
und eine ganze Reihe von Excel- Add-Ins (wie NodeXL für Netzwerke - möglicherweise nicht so häufig verwendet, aber nett).Übrigens, für Netzwerke siehe auch Ucinet .
auch sein mag,
C++
oderJava
als objektorientierten Sprachen (nur zu erwähnen).MySQL
und neuere moderne NoSQL-Lösungen mögenMongoDB
(nett mitPython
).Nur für konzentriertere Themen:
GIS
) Analyse: Esri ArcGIS vs MapInfoPython
).Ich hoffe, das hilft.
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Aus meiner Erfahrung (Buy-Side-Ökonom),
Excel ist beliebt für die Modellierung von Aktienfinanzierungen und Unternehmensfinanzierungen, aber C ++ / R dominiert im Bereich Financial Engineering / Quants
SPSS ist in anderen sozialwissenschaftlichen Bereichen populärer, da es meiner Meinung nach nicht wirklich gut mit Zeitreihen (Hauptbestandteil meiner Arbeit) umgehen kann
SAS ist aufgrund seiner einzigartigen Speicherverwaltung gut für große Datenmengen geeignet ... aber Eviews kann die meisten Situationen in meinem Fall bewältigen (im Gegensatz zu Finanzdaten ist es bei Wirtschaftsdaten ein Mangel an Beobachtung, anstatt zu viele Daten für die Erinnerung..)
Python ist ein schnelles Programm, das jedoch für die tägliche Analyse nicht einfach zu implementieren ist. Im Übrigen haben sie sich so entwickelt, dass sie heutzutage recht ähnliche Funktionen bieten
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Dies hängt wirklich von Ihrer Schule oder Ihrem Beruf ab, was am weitesten verbreitet ist.
Professoren an meiner Schule scheinen hauptsächlich Matlab und Stata zu verwenden. Einige Themen erfordern sogar GAUSS, von dem ich noch nie zuvor gehört hatte. Es ist auch etwas Python beteiligt.
Meiner Erfahrung nach (anekdotisch) nutzt der Finanzsektor Excel sehr.
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Um die Sammlung anekdotischer Beweise zu ergänzen, habe ich auch erfahren, dass Stata die Standard-Statistiksoftware ist.
EViews ist eine weitere Option.
Wie bei anderen Programmen ist LaTeX neben der statistischen Auswertungssoftware eine Programmiersprache, mit der Dokumente für die Präsentation formatiert werden.
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Um das zu ergänzen, kommen viele Ökonomen, die viel Arbeit (dynamische Programmierung, strukturelle Schätzung) leisten, mit einer Sprache wie Matlab nicht klar, die nicht kompiliert ist. Von älteren Ökonomen (z. B. am Lehrkörper) sehe ich eine überraschende Menge an Fortran für diese Anwendungen. C ++ mag bei jüngeren Ökonomen für den gleichen Job beliebter sein, aber fortran hat überraschend viel Durchhaltevermögen.
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Nur als Ergänzung zu all dem, was oben erwähnt wurde, und weil die ursprüngliche Frage die Umweltökonomie betrifft: In diesem Zusammenhang wird GAMS ziemlich oft verwendet.
Tatsächlich ist das von Nordhaus gefeierte DICE-Modell, das die Grundlage für einen Großteil seiner Nobelpreisarbeit zum Klimawandel darstellt, ein GAMS-Modell. Infolgedessen ist auch der Großteil der Nachuntersuchungen.
Ich persönlich benutze Maxima manchmal, ein kostenloses Programm, das Mathematica ähnelt.
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