Program yang paling umum digunakan oleh para Ekonom

15

Baru-baru ini saya bertanya kepada seorang profesor apakah dia berencana mempekerjakan asisten peneliti untuk semester berikutnya. Saya pikir saya akan menjadi kandidat yang cukup baik karena saya memiliki pengalaman yang layak menggunakan STATA, SAS, SPSS, R Studio dan Mathematica, tetapi dia mulai bertanya kepada saya tentang beberapa program yang belum pernah saya dengar sebelumnya. Itu membuat saya bertanya-tanya apa program yang paling umum digunakan untuk Ekonomi. Seorang teman saya menyarankan saya juga melihat ke Matlab dan Python.

computation software

— Lupa Jacobian
sumber

6

Selain itu, profesor itu mungkin menyebalkan oleh seorang mahasiswa pascasarjana / sarjana yang mengklaim bahwa ia memiliki pengalaman yang layak dengan 6 program yang cukup berbeda dan kompleks.

— Thorst

1

Bisakah Anda menentukan jenis ekonomi apa yang profesor Anda ajarkan? Analisis Time Series, pemodelan General Equilibrium? Jenis program yang dia gunakan mungkin tergantung pada apa yang dia butuhkan untuk dilakukan.

— Giskard

Saya setuju bahwa pertanyaannya agak luas. Setidaknya Anda bisa secara eksplisit menyatakan bahwa Anda mengejar ekonom akademis, yang sudah agak tersirat dalam pertanyaan Anda.

— FooBar

1

Ini adalah seorang profesor Ekonomi Mikro, yang berspesialisasi dalam Ekonomi Lingkungan.

— Lupa Jacobian

1

Dalam lingkup Bank Sentral, berikut ini cukup populer: EViews, MATLAB / Dynare, TROLL, RATS, dan R. Pada dasarnya, cakupan perangkat lunak untuk model ekonometrik skala besar (ya, mereka masih ada!), Model DSGE, waktu -series model (SVARs, berbagai model state-space, dll.), dan teknik Bayesian. Salah satu FED baru-baru ini memindahkan basis kode ke Julia. Lihat di sini: libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2015/12/… Dan, model FRB / US ada di EViews. TROLL digunakan di Bank of Canada.

— Graeme Walsh

14

Ada tiga dimensi penting untuk program / bahasa:

Konvensi: Memiliki program yang digunakan semua orang membantu Anda mendapatkan umpan balik / bantuan, bekerja dengan penulis bersama, menggunakan kode orang lain
Kemudahan penggunaan: Karena banyak kegunaan dalam ekonomi adalah rutinitas, memiliki program melakukan ini untuk Anda dan membuat implementasi Anda lebih mudah digunakan adalah bonus besar
Kemampuan beradaptasi: Program yang memungkinkan Anda melakukan sebagian besar kebutuhan Anda dan mempelajari hanya satu sintaks dibandingkan harus bekerja dengan program yang berbeda secara bersamaan

Dalam hal frekuensi penggunaan di antara para ekonom akademis, inilah peringkat saya:

Tingkat atas

Untuk ekonometrik, sejauh ini, STATA. Sebagian besar karena konvensi dan kemudahan penggunaan.
Untuk pemrograman dinamis, dan sampai batas tertentu, monte carlo, sejauh ini, Matlab. Sebagian besar karena konvensi dan kemudahan penggunaan

Tingkat kedua

Untuk ekonometrik seri waktu, Eviews (kemudahan penggunaan)
Untuk semua jenis ekonometrika, R (kemampuan beradaptasi, agak konvensi)
Pisau swiss benar-benar apa saja, Python (kemampuan beradaptasi)

Spesialis

SAS, untuk kumpulan data besar
Fortran, untuk rutinitas prebuilt yang efisien dan perhitungan skala besar

Daftar ini tentu saja pendapat pribadi saya, dan hanya untuk para ekonom akademis. Saya percaya bahwa tidak ada yang akan membantah tingkat atas, tetapi tingkat kedua / spesialis dapat agak diperdebatkan. Dan kemudian ada beberapa lagi yang bahkan lebih spesialis (misalnya, Oktaf sebagai alternatif Matlab sumber terbuka)

— FooBar
sumber

2

Oktaf * adalah alternatif Matlab sumber terbuka.

— Goni

1

Saya setuju dengan ini, tetapi akan menambahkan itu tergantung pada bidang ekonomi. Saya bisa melihat R pindah ke tingkat atas untuk spesifik dan STATA pindah ke tingkat kedua. Namun, dari pengalaman saya, STATA dan MATLAB adalah kuda yang paling banyak digunakan saat ini. R sedang membuat langkah besar dan berpikir akhirnya akan berada di tingkat teratas segera.

— Amstell

1

Jawaban ini tampaknya mengandaikan banyak tentang bidang tertentu dan hanya mengesahkan perangkat lunak evaluasi data. Ahli teori misalnya bekerja lebih banyak dengan Mathematica dan Maple daripada dengan program yang Anda sebutkan. Ekonom eksperimental menggunakan sejumlah besar program untuk menjalankan eksperimen mereka, dll. Saya kira satu-satunya program yang digunakan oleh hampir semua ekonom adalah Lateks ... tapi sekali lagi, selalu ada kertas MS Word aneh yang beredar: -D

— HRSE

1

Perhatikan bahwa Stata mengklaim bahwa programnya harus ditulis Stata dan bukan STATA.

— emeryville

13

Dalam ReplicationWiki (yang saya kerjakan) kami memiliki daftar paket perangkat lunak yang digunakan dalam lebih dari 2000 studi empiris, terutama dalam American Economic Review, American Economic Journal, dan Jurnal Ekonomi Politik pada tahun 2000-2013. Stata paling sering digunakan (> 900 kali), diikuti oleh 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, studi lebih baru), SPSS (5). Ada juga contoh dengan ArcGIS, ArcMap, java, LIMDEP, Maple, Microfit, Ox, ORSEE, PcGive, perl, TSP, dan gretl. Sering kali lebih dari satu paket digunakan. Beberapa ekonom juga menggunakan julia .

— Jan Höffler
sumber

Haha, replikasi wiki lagi :-D. Sayangnya, OP tidak melamar posisi dalam ekonomi empiris. Namun, saya suka bahwa jawaban ini memberikan data konkret pada kutipan perangkat lunak.

— HRSE

10

Untuk gambaran umum, mari pertimbangkan daftar berikut:

Untuk Analisis Statistik: Stata , EViews (BTW, digunakan oleh FED ), Statistica (sebelumnya Statsoft , saat ini Dell ), Statgraphics ; + Gratis: R ( R Studio as IDE), GNU Gretl untuk pengendara gratis
… Oh, SAS / Stat dan IBM SPSS , dan banyak hal Oracle untuk kelengkapan.
+Add-in Excel, seperti XLStat .
Paket aljabar: Matlab didukung oleh Simulink vs Mathematica didukung oleh SystemModeler (kurang begitu untuk Ekonomi). Beberapa orang memang menggunakan Maple . Oktaf+ tersebut di atas .
Harus-untuk-tahu-the- basics: Excel VBAdan banyak tambahan Excel (seperti NodeXL untuk jaringan - mungkin tidak banyak digunakan tapi bagus).
BTW, untuk jaringan lihat juga Ucinet .
Beberapa bahasa tujuan umum: Python , termasuk paket seperti Pandas , Scipy , Numpy , IPython , Theano dll. (Imho, lebih baik digunakan dalam bundel seperti Anaconda dll.)
Mungkin, C++atau Javasebagai bahasa berorientasi objek (hanya untuk menyebutkan).
Database: MySQLsolusi NoSQL modern yang relasional dan baru-baru ini datangMongoDB (baik dengan Python).
BigData: Hadoop + Haskell sebagai bahasa pemrograman fungsional (digunakan secara aktif dalam keuangan).
Pemodelan dinamis: Vensim dan banyak perangkat lunak pemodelan dinamis.

Hanya untuk masalah yang lebih fokus:

Untuk analisis dampak: IMPLAN , REMI , untuk beberapa nama.
Untuk DSGE: Dynare didukung oleh GNU Octave
Untuk GISanalisis spasial ( ): Esri ArcGIS vs MapInfo
Untuk pemodelan berbasis-agen: NetLogo .
Untuk teori Game: Gambit (TTBOMK ditulis dalam Python).
Untuk ekonomi Eksperimental: ZTree .

Semoga itu bisa membantu.

— garej
sumber

Downvoting harus dikomentari. Apa yang salah, sobat?

— garej

Saya tidak memilih Anda, tetapi beberapa orang berpikir daftar tautan memberikan jawaban yang buruk.

— BKay

2

@BKay Apa lagi pertanyaannya sebagaimana dinyatakan mengandaikan? Ketika saya membacanya, ide untuk menebak apa yang ada dalam pikiran profesor yang belum pernah didengar oleh siswa kami. Menjadi ekonom lingkungan, ia perheps berurusan dengan beberapa dampak dan analisis CB. Tautan selalu nyaman - Anda dapat mengabaikannya jika mau.

— garej

3

@FooBar Mengapa Anda berpikir bahwa para ekonom hanya bekerja di dunia akademis. Excel ada di mana-mana. Dan Excel Visual Basic for Applications adalah kompetensi 'harus tahu' bagi siapa pun yang bekerja dengannya (makro). Dan itu hanya brench dari bahasa Basic. Ekonom pada umumnya memang sering menggunakannya.

— garej

1

@ garej saya bersimpati dengan Anda. Hampir setiap ekonom yang saya kenal di luar akademisi menggunakan Excel - mungkin setiap hari juga. Mereka mungkin tidak menggunakannya untuk pekerjaan pemodelan, tetapi mereka pasti melakukannya untuk analisis umum dan melacak perkembangan terbaru dalam perekonomian. Beberapa ekonom yang telah bermain selama beberapa dekade tidak memerlukan apa pun selain Excel untuk membuat beberapa perhitungan cepat dan memutuskan apa yang sedang terjadi. Bagi mereka, apa pun hanya berlebihan.

— Graeme Walsh

5

Dari pengalaman saya (peran ekonom sisi-beli),

Gambaran Umum - GUI sangat mudah untuk menangani sebagian besar tugas sehari-hari misalnya memperbarui model dan prakiraan ekonometrika; dan antarmuka yang terus meningkat dengan basis data eksternal membuat hidup saya jauh lebih mudah
R / Matlab - mudah untuk simulasi monte carlo dan berurusan dengan data keuangan dan model stokastik

Excel populer untuk pemodelan keuangan ekuitas dan keuangan perusahaan, tetapi C ++ / R didominasi di bidang teknik keuangan / quants

SPSS lebih populer di bidang ilmu sosial lain karena tidak benar-benar baik dalam berurusan dengan deret waktu (bagian utama dari pekerjaan saya) menurut saya

SAS baik untuk kumpulan data yang sangat besar karena manajemen memorinya yang unik ... tetapi Eviews dapat menangani sebagian besar situasi dalam kasus saya (tidak seperti data keuangan, apa yang kita hadapi dengan data ekonomi adalah kurangnya pengamatan bukannya terlalu banyak data untuk Penyimpanan..)

Python adalah program yang cepat tetapi tidak nyaman untuk diterapkan untuk keperluan analisis harian .. dan untuk sisanya yang Anda sebutkan, mereka berevolusi untuk menyediakan fungsi yang sangat mirip saat ini

— Eno
sumber

2

Python adalah bahasa pemrograman dengan antarmuka yang luas ke sejumlah besar perpustakaan - yang menjadikannya pisau tentara swiss untuk analisis bagi orang-orang dengan keterampilan pemrograman yang masuk akal. Bagi mereka yang tidak mampu / mendapatkan lisensi Matlab, pustaka numerik python memberikan alternatif yang baik. C ++ juga merupakan bahasa pemrograman - dan membutuhkan keterampilan pemrograman tingkat lanjut.

— Lumi

3

Beberapa orang akan mengatakan Python adalah alternatif yang baik untuk Matlab bahkan jika Anda mampu / mendapatkan lisensi.

— cc7768

Anda mungkin berpikir, saya tidak bisa berkomentar :)

— Lumi

3

Ini sangat tergantung pada sekolah atau profesi Anda tentang apa yang paling lazim.

Profesor di sekolah saya sepertinya menggunakan sebagian besar Matlab dan Stata. Beberapa subjek bahkan memerlukan GAUS, yang belum pernah saya dengar sebelumnya. Ada juga beberapa python yang terlibat.

Dalam pengalaman saya (anekdotal), sektor keuangan banyak menggunakan excel.

— Jamzy
sumber

3

Untuk menambah koleksi bukti anekdotal, saya juga pernah mengalami bahwa Stata adalah perangkat lunak statistik paling standar.

EViews adalah pilihan lain.

Adapun program lain, selain perangkat lunak analisis statistik, LaTeX adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk memformat dokumen untuk presentasi.

— Tyler Wyckoff
sumber

5

LaTeX adalah bahasa markup.

— jmbejara

7

Sebenarnya LaTeX adalah Turing lengkap dan dengan demikian bahasa pemrograman.

— Rud Faden

2

@RudFaden Begitu juga Microsoft Excel.

— Michael Greinecker

3

Hanya untuk menambah apa yang ada di sini, banyak ekonom yang melakukan pekerjaan berat (pemrograman dinamis, estimasi struktural) tidak dapat menggunakan bahasa seperti Matlab yang tidak dikompilasi. Dari ekonom yang lebih tua (fakultas bertenor, katakanlah) saya melihat jumlah fortran yang mengejutkan untuk aplikasi ini. C ++ mungkin lebih populer di kalangan ekonom muda untuk pekerjaan yang sama, tetapi fortran memiliki daya tahan yang mengejutkan.

— jayk
sumber

1

Sama seperti tambahan untuk semua yang disebutkan di atas dan karena pertanyaan awal adalah tentang ekonomi lingkungan: dalam konteks itu GAMS digunakan cukup sedikit.

Faktanya Nordhaus merayakan model DICE yang menjadi dasar dari banyak hadiah Nobelnya untuk perubahan iklim adalah model GAMS. Sebagai akibatnya demikian juga sebagian besar penelitian tindak lanjut.

Pada catatan pribadi saya sendiri kadang-kadang menggunakan Maxima yang merupakan program gratis yang mirip dengan Mathematica.

— Maarten Punt
sumber