經濟學博士（世界經濟專業國際金融方向）該有怎樣的理論水平和計量技能？

01-29

經濟學博士該有怎樣的理論水平和計量技能？

這個取決於你是做哪一個領域的。

我不認為存在一個很具體的標準。

非要把三高教材里的每一個公式都倒推如流嗎？

沒這個必要，根據你的研究計劃來爬技能樹就好了。

如果一定要講一個標準，那就是你所在院系 qualifying 的標準吧。

不過，我發現一個趨勢是，未來上市的 PhD candidate 會越來越厲害。

就算你定出一個標準來，總有人能遠遠超過它。

幾年前 Stata 玩得溜就有人追著你喊大神，現在，會 R 和 Python 的，會爬數據、懂機器學習的，都不算稀奇事。

沒辦法，誰叫 job market 上競爭這麼激烈呢。一方面經濟學博士的工具箱在加重，一方面讀博的時間也在拉長。

現在，在北美讀一個經濟學博士平均要六年了。

更新一點：先聲明我答非所問了。看到這個問題時不由想起自己的境況，然後剛剛才發現這回答文不對題

下面是原回答。

一年級的時候野心勃勃，想著要把理論和計量都學到精通。後來發現，對知識的學習和對社會理解完全是兩碼事，而博士自身素養應該是這兩者的裂昂剃膚函數。我書本知識學得頭頭是道，閉眼都知道什麼樣的IV是valid的。然而真正實戰中花了兩年依然不能很好的去argue一個IV的合理性，因為這背後需要太多對社會的認知。

以前總看不起reduced form，一心想做structural model。現在才知道一個好的reduced form很大程度源於對社會深刻的理解。但願畢業前在這方面能多裝備自己。

切忌把研究方法當成black box。

某些經濟學博士為什麼需要計量技能（手動滑稽

相對應地，另外的某些經濟學博士為什麼需要理論水平（滑稽*2

經濟學博士要熟悉所研究領域的文獻，精通基本的經濟學知識，這麼說是比較籠統的，也很難衡量。如果要提一個明確標準，那麼，我認為，應該能看得懂大多數AER（美國經濟評論）上的文章，理論和方法完全清楚，能夠把論文中的公式推導一遍，才叫看懂。要達到這樣的水平，我認為，應該能夠看懂MWG《微觀經濟理論》、羅默的《高級宏觀經濟學》，還是那句話，應該可以把書中的數理公式自己推導出來。

在計量方面，應該精通格林的《計量經濟分析》、陳強的《高級計量經濟學及stata應用》、卡梅隆的《微觀計量經濟學》及其姊妹篇《用stata做微觀計量經濟學》。

其實，博士階段學到的知識固然重要，更重要的是這種專業化訓練所帶來的思維方式的訓練，還有博士期間對意志力的鍛煉。良好的思維習慣和強大意志力讓人受益終生。當今社會，知識很快就會更新，思維方式和意志力很難更新。

首先得看是哪裡的博士……

既然題主已經點明是國際金融方向博士了，或許可以從以下幾個方面著手吧

1，滿足資格考對三高的基本要求：

微觀MWG或Kreps，可以用平新喬十八講和尼科爾森作為降階輔助；

計量理論推薦Woodridge和Hamilton，計量實操推薦mostly harmless和陳強高級計量（第二版）；

宏觀體系比較雜，綜合教材推薦Romer（4ed），建議將書中的模型用更為標準的套路（DP）再推導一遍，增長部分自然是Acemoglu，波動部分推薦ABCs of RBC，新凱和政策部分推薦Walsh，Gali，Woodfood，而Sargent可以作為參考字典，這些書互相之間多有交叉重複，要根據自己學校的要求建立自己的知識體系；另外，自行補充matlab或dynare，畢竟模型求解也很關鍵。

2，第二年的專業方向課

以Uribe 2017的open economy macro為主幹，Uribe主頁上還有codes，業界良心。另外可以配合OR的foudations of international macro，畢竟經典。書不在多，學精就好了。

這個階段肯定還會讀大量經典和前沿文獻，比較tough。經典文獻可以主要參考以下幾個來源：

Handbook of international economics中關於international finance的內容，可以挑選自己感興趣或者課堂要求的話題，建議優先讀最新出版的，似乎是vol3？

handbook of macroeconomics中關於open economy的章節，最新出版的是vol2 2017

以前在圖書館看到一本open macroecomics的文獻彙編，將這支文獻分成了三代模型，按照時間順序，把每代模型的代表性文獻彙編到了一起，文獻普遍較老，但都是經典。

金融學文獻通論（宏觀金融卷），陳雨露編。文獻內容偏老，但作為專題整理，還不錯。

前沿文獻的話，需要自己用心搜集，推薦如下幾個來源：

比較建議優先去JEP和JEL上有沒有感興趣的專題，可以短平快地了解某個方向的進展和前沿。

另外就是NBER，top journal和top field journal的最新目錄和forth coming，幾個大牛的個人主頁和google scholar alerts，IDEAs郵件訂閱也不錯，但裡面有不少比較水的，需要自行辨認。

3，研究方向和選題

研究方向上，沒啥高低之分，不管是ecxhange rate，還是CA，還是capital flow，還是sovereign debt，還是intl biz cycle，還是policy，自己有初步興趣就好，反正不管選啥，到最後都會感到噁心的。

一個小tips是，學了這麼久這麼多看起來高大上的model，很容易跟reality和intuition脫節，這時候再回頭翻翻中級的國際金融教材，有時候會能激發一些靈感。Uribe也寫了本科教材，Krugman的也挺好。IMF staff paper和VoxEU是一個不錯的研究和新聞結合比較緊密的資料來源，推薦。

剩下的就是懟論文了，至於選什麼題目，是做理論還是做實證，中文還是英文，瞄準什麼level的期刊，視導師資源和自己能力而定。

值得注意的是，這個過程中個人興趣沒那麼重要，初期再沒興趣的題目，只要被逼的做的深入，也能找到興趣點；前期激情萬分的題目，做到最後也都是像吃蒼蠅般噁心。

祝題主學術之路好運。

反正我學的稀鬆，估計也沒什麼可以給的建議。

如果做到自己覺得不丟人就好，這東西就是自己心安的事。

作為一個中途跑路的准phd，我來說說我的體會。

理論不止是一些定理和公式符號。現在的經濟學真的是有點路子歪了，論文過於注重形式，而忽略了對現實經濟機制的理解。很多國內期刊，乃至是頂級期刊，相當一部分論文對現實並沒有卵作用，邏輯牽強，討論議題在現實世界也沒有價值。

至於計量，已經發展成為H1，H2服務的工具了，仍然漂亮但沒卵用。

通過實踐和接觸越來多的校外人士，我覺得對經濟理解深的還真是出自政府部門的官員，他們可能不會dsge，GMM什麼的，但對經濟政策的理解絕對超越大多數學者。後者擅長建立空中樓閣，然後美化一翻。

通識性的要求，就是過QE的感覺… MWG的微觀（Kreps寫完的話可能能換成他的）；Sargent的遞歸宏觀；Greene的計量（或者換成大伍德）… 需要用到裡面的東西的時候能像字典一樣一翻就懂...

其他的看小方向（其他包括數學、統計、CS等）… 比如我這種做時間序列的最近就在搗鼓L_p空間…因為某個過程X如果是pth-moment存在，就能看成L_p里的元素，然後考慮一些性質；做Game那邊的學長第一年上完了數系那邊master level的代數/拓撲，這學期在上微分幾何和stochastic Calculus，說是打算做跨期博弈的最優；causal inference那邊，去年Stanford的Professor Susan Athey來講過一次她用machine learning做causal inference的東西…

嘛，總結就是...想做啥學啥，過了QE就沒一般性的標準和要求的

謝邀

不過這個問題我還真回答不了。因為我才是一個高一學生。

計量技能看你研究什麼方向，這時候一本格林就不夠了，得上專門的書