R в экономических отделах?

Согласно моим личным наблюдениям, большинство (видных) экономистов предпочитают использовать Stata для своего статистического анализа и Matlab для других математических работ. SAS и Excel также используются (особенно в области финансов).

На мой взгляд, R - гораздо лучшее программное обеспечение для очистки, обработки и анализа данных, чем Stata (не говоря уже о том, что Stata стоит), и в Matlab он выглядит лучше, чем когда-либо. Но я думаю (как аспирант), это не сделает сотрудничество очень гладким, используя другую статистическую программу, чем остальные. Использовать стату как у всех или страдать?

Таким образом, студент, который является «экспертом по R», должен, если ему приходится выбирать между двумя равными отделами, выбрать тот, который использует R. Но существует ли такой отдел? Отдел, где по крайней мере несколько исследователей используют R?

В моем университете выбор программы считается вообще неактуальным. Мы ориентируемся на результаты, и каждый ученик должен определить, какая программа лучше всего подходит для задачи и предпочтений пользователя.

Вы обнаружите, что использование одного языка очень хорошо переводит на другой. С такими ресурсами, как stackoverflow, я бы не слишком беспокоился о том, какие именно.

Я бы очень внимательно рассмотрел утверждение «два равных университета». Мой опыт подсказывает мне, что такой вещи не существует, учитывая личные амбиции, карьерные цели и предпочтения темы. Я думаю, что выбор программ - это всего лишь прокси для технической строгости и бюджета, чуть больше. Учитывая, что вы приняты только в ограниченное количество школ, уделите время для тщательной оценки этого критерия.

По сути, лучше использовать программное обеспечение, которое использует ваш PI! Сначала он (она) сможет исправить ваш код. Во-вторых, если вы являетесь ТП для класса, использующего одно программное обеспечение, лучше справиться с ним ... Чтобы найти факультет, использующий R, либо посмотрите на документы / книги, опубликованные одним отделом. Или посмотрите R-пакеты, опубликованные в вашей области, и найдите авторов.

Я не буду смотреть на стоимость программного обеспечения, потому что университет часто предоставляет его бесплатно или может возместить вам. (Конечно, вы можете предпочесть бесплатное программное обеспечение для других аспектов, но это не является ограничением бюджета).

Если вы ищете только «Отдел, в котором, по крайней мере, немногие исследователи используют R?», Я думаю, вы сможете найти много. На моем факультете (Университет Вандербильта) я могу посчитать не менее 3 аспирантов, использующих R вместо Stata (о, и я думаю, что для себя это составляет 4;)).

Если вы ищете более интенсивный R-ориентированный экономический отдел, вам может быть труднее. Не обязательно потому, что они не существуют, а потому, что это не так просто выяснить (я подозреваю, что вы не хотите лично спрашивать каждого аспиранта / профессора интересующих вас факультетов).

Однако некоторые информационные сигналы могут быть общедоступными, например:

• Люди в отделе используют R в своих публикациях?

  • как предположил Ян Хоффлер, вы можете использовать Replication Wiki, чтобы понять это.
  • Вы также можете посмотреть на веб-сайте людей, если они предоставляют данные и файлы репликации для опубликованных работ.

• Поощряется ли использование R на занятиях, проводимых преподавателями кафедры?

• Предлагает ли департамент R учебники?

• Являются ли некоторые профессора / аспиранты открыто R энтузиастами (снова посмотрите на личные сайты)?

  Например :

• Это выглядит как плохой сигнал: http://www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free

• Это выглядит как хороший сигнал: http://www.clemson.edu/economics/faculty/wilson/Software/FEAR/fear.html

Для исследователя экономики или специалиста в области финансов недостаточно знать только один язык. Вот почему:

1) Исследователи или эксперты разных поколений (подумайте о вашем коллеге, профессоре или людях, работающих на высоком уровне в финансовом учреждении) имеют различную привычку использовать язык. Если вы хотите сотрудничать с ними или учиться у них, выучить их язык общения - единственный способ. Например, Аттилио Меуччи, эксперт по распределению активов, опубликовал свою работу только на форуме Matlab. И большинство профессоров будут использовать только Stata.

2) R не идеален, даже если он является хитом среди исследователей данных или статистики по той причине, что он бесплатный. Да, открытый исходный код и бесплатность - это как его хорошая, так и плохая сторона, но плохой момент заключается в том, что вам нужно очень тщательно проверять исходный код в отношении сложного алгоритма, например Panel GMM в эконометрике. Тем не менее, Stata более удобен для пользователя, поскольку поддерживается компанией и может эффективно решить проблему по отзывам пользователей, большинство из которых - профессора. Насколько я знаю, экономисты, такие как Барро и Вулдридж, все используют Stata. Я не вижу причины, по которой вы не можете выучить оба.

3) Эксперт R может иметь более эффективную кривую наклона, чем другие, которые не имеют. Сначала я изучаю R и легко изучаю Stata на курсе эконометрики, когда я был студентом. Суть программирования аналогична. Кто-то скажет, что Stata легче выучить, чем R.

Так что мой совет, иди на языки, которые вам нужны. Я вижу, как в последнее время профессор Сарджент начинает изучать Python в возрасте около 70 лет. Я думаю, вы тоже можете быть намного моложе, как аспирант. Удачи.