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这几天想统计一下《中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告（2018 年）：A 刊评价报告》中的期刊，但是只找到了该报告的PDF版，对于表格的编辑不太方便，于是想到用Python将表格转成Excel格式。
北京时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2018年诺贝尔经济学奖授予美国学者威廉·诺德豪斯（William D. Nordhaus）和保罗·罗默（Paul M. Romer）。
EViews是一个非常强大的时间序列软件包，具有易用性和高度定制化的特点。它适用于处理时间序列、横截面或纵向数据，不仅适用于经济学领域，而且适用于任何需要进行数据分析和模拟的领域。借助EViews，您可以轻松管理数据，进行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并创建高质量的图形和表格以供发布或嵌入其他应用程序中。EViews拥有直观的用户界面和强大的分析引擎，将现代软件技术的最佳优势与您所需的功能融合在一起。无论您是专业人士还是学生，EViews都可以满足您的需求，并为您带来前所未有的灵活性和易用性。
当地时间10月8日，瑞典皇家科学院将2018年诺贝尔经济学奖颁给了两位在经济学上有着突出贡献的学者，一位是62岁的美国经济学教授保罗·罗默（Paul M.Romer），另一位是另一位美国经济学家威廉·诺德豪斯（William D.Nordhaus），由此表彰两位在其经济增长方面做出的接触贡献。
众所周知，中文NLP领域缺乏高质量的中文语料。作者徐亮（实在智能算法专家) 创建了一个中文自然语言处理语料库项目：nlp_chinese_corpus ，初步贡献了几个已经预处理好的中文语料，包括维基、新闻和百科语料。希望大家一起为该项目贡献语料，感兴趣的同学可以直接关注该项目github地址，和作者直接联系，点击文末"阅读原文"直达github链接，可下载相关语料：
项目地址：https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus
在统计分析领域中，EViews软件是一款被广泛使用的统计分析软件之一。自从我开始使用EViews以来，我深深地感受到它的强大和易用性，让我在我的研究工作中受益匪浅。
谢梁，美国微软总部首席数据科学家，本科毕业于西南财经大学经济学专业，然后在中国工商银行从事信贷评估工作，一年后辞职到纽约州立大学学习应用计量经济学。研究兴趣主要是混合模型（mixed model）和数据挖掘方法，以及 SAS 潜力的挖掘（他认为在各大 SAS 论坛帮人解决问题同时学习他人经验，是提升自己最快的途径，曾用网名 oloolo），著有《Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战》。 十余年的机器学习应用经验，让他成功从一位经济学毕业生转型为云计算领域的顶级数据科学家。近日，谢梁接受
来源：计量经济学服务中心 本文约2700字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了因果推断书籍的代码合集。 1、Causal Inference: The Mixtape 来源： https://mixtape.scunning.com/index.html 简介 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “在如今的大数据时代，至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来，资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑：更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何
继生理学/医学奖、物理学奖、化学奖、和平奖之后，刚刚，2018诺贝尔经济学奖颁布。获奖者为William D. Nordhaus和Paul M. Romer，他们获奖的理由是：将气候变化和技术革新的因素融入了宏观经济学分析之中。
谈到“经济学”，我们也多半能“说点什么”，但是“这点什么”总是浅尝辄止，总是无章无法，总是难明其然。
编者按： 经济和金融是当今社会非常重要的学科，也是大部分人或多或少都了解一些的两门功课，但想要学好这两门学科，阅读优质的图书是必不可少的。因此小编在整理了知乎上大家关于优质书籍的推荐后，根据知乎上经管之家的推荐顺序，按照金融学入门及进阶图书、经济学入门及进阶图书以及其他的一些推荐书籍选取了一些图书来和大家分享。其中部分的书评整理自豆瓣。
中文的信息无处不在，但如果想要获得大量的中文语料，却是不太容易，有时甚至非常困难。在2019年初这个时点上，普通的从业者、研究人员或学生，并没有一个比较好的渠道获得极大量的中文语料。笔者想要训练一个中文的词向量，在百度和github上上搜索了好久，收获却很少：要么语料的量级太小，要么数据过于成旧，或需要的处理太复杂。
Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，并将其表示为规则。关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。
10月26日，CDA数据分析师董事长赵坚毅访问社科大，并与中国社会科学院大学经济学院签署战略合作框架协议。社科大经济学院执行院长何辉、党委书记钟德寿出席仪式。双方将充分发挥各自优势，共同探索产学研合作新模式，树立校企合作发展新标杆，推动双方新一轮共同发展。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
大家好！新一期的大猫课堂又和大家见面啦。这次开篇先和大家说两件事：首先是感谢各位老板的打赏（好多天饭钱T_T）。大猫一开始只是对打赏这个功能很好奇，于是自己先打赏了自己一次，想看看微信后台是如何运行的。没想到后来竟然有好多老板跟着也打赏了大猫，大猫简直惊讶得合不拢嘴——只能在心里一遍遍感谢各位恩主……
EViews是一款经济学数据分析软件，主要用于对时间序列数据进行统计分析和建模。它具有直观的用户界面和强大的功能，可以帮助经济学家、金融学家和社会科学研究人员进行各种数据分析。
《 开发者经济学：开发者国家现状 》第15版已发布，它提供了一些非常有趣的见解。
翻开任何一本经济学的入门书籍，你看到的第一章里一定会有这个图表。 但是，我今天不会在这里讲解任何经济学知识，实际上，我今天的主题是“我已经几乎忘光了我从北大学到的所有经济学知识，但是，经济学是如何影
信息化让经济学理论的问题凸显 经济学理论有很多问题，而且有些问题还比较严重，但是这些问题究竟是本身就存在的问题，还是由于有了叫做“信息”之后存在的问题，我觉得不是非常清楚。在我们看来本身存在的问题，并非是信息化带来的问题，而是可能信息化本身对于这些问题暴露的更明显一些。 例如，就像地心说和日心说，地心说本来是错的，不是到十六世纪才开始变成错误的。但是十六世纪之前，在非常传统的农业社会，地球围绕太阳转，还是太阳围绕地球转，对于大部分人没有意义的。但是进入航海的时代，我们认为“地球围绕太阳转，还是太阳
本篇文章是对课程软件工程经济学的课堂内容总结，适用于大连交通大学。 第一章：绪论
但是，欧拉所研究的范围早就依托于数学涉及到物理，天文等各个领域。在本系列文章的收尾部分，我们就来介绍一下，在现代经济学中一个非常重要的理论——边际生产力分配理论，也叫经济学欧拉定理。
早在区块链受到广泛关注前，Oliver Hart就已开始钻研合约的奥秘。1976年，还是普林斯顿大学经济学博士的他，就已开始探索企业如何利用合约进行交互，以及出现问题时会发生哪些情况。
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
作为应试教育的大国，我们都见过考试的一种类型：选择题。这种题又分为单选题和多选题。一般来说，受过良好训练的选手面对单选题多少都从容不迫，面对多选题则有点手忙脚乱。
导读：由于Joel Spolsky的双重身份（昔日耶鲁大学计算机系学长，今日Fog Creek软件公司的CEO），所以听听他的建议，对于当今无数困扰于就业压力的中国高校计算机专业学子来说，是大有裨益的。你们会发现，大多数建议，都在强调“软实力”的价值。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
奥地利经济学派第三代掌门人米塞斯（Mises）给出的答案是：经济学是关于人类行为的科学。
自称“走进了比特币兔子洞”的用户体验研究者米克·莫鲁奇（MickMorucci）同时拥有人类学及经济学背景，最近他撰文讨论“为什么人类学家比经济学家对比特币更感兴趣”。
有泽广已(ArisAwa Hiromi，1896—1988)，日本经济学家、统计学家和经济政策学家。 有泽广已1896年2月16日生于日本交知县。1922年毕业于东京帝国大学经济学部，留校任系助教；1924年升任副教授，主讲统计学讲座。由于受该校著名经济学教授大内兵卫（Ouhi Hyohe，1888—1980）的影响，开始对马克思主义经济学发生兴趣，并与铃木茂三郎（Suzuki Mosaburo，1893—1970），一道研究无产阶级政党的纲领与组织问题。1925年至1928年赴法国留学，在瓦格曼（Ernst Wagemann，1884—1956）主持的柏林景气研究所学习经济分析方法，从事经济景气研究工作，并研究马克思经济学和法国产业复兴过程。1928年回国后，仍回东京帝国大学任教，并历任临时物价对策委员会特别委员，制铁事业委员等职务。在此期间，他曾与阿部勇（Abe Isamu）、美浓部亮吉（Minobe Ryokiohi，1904—1984）等学者组成阿部事务所共同研究世界经济状况，与日本战后经济重建等方面的问题，先后在日本《世界》、《改选》等杂志上发表了许多分析当时世界性经济危机下的政治与经济方面问题。并出版有《产业合理化》、《世界恐慌与国际政治的危机》、《日本工业统制论》、《战争与经济》等专著。 1930年，有泽广已(任大内教授集团主要成员。曾因反战组织“人民战线事件”与大内兵尉、腾村义太郎（Wakjimura，Yoshitaro 1900— ）被东京大学免职。1938年2月，因牵连支持所谓“劳农派教授集团事件”被日本法院起诉，被捕入狱，在囚禁14个月后得到保释。 有泽广已是日本较早研究马克思主义经济理论的学者之一，在战前日本马克思主义理论界的论战中，他倾向和支持“劳农派”，但也很重视“讲座派”的成就。他反对日本军国主义对外侵略，日本发动侵华战争后，他即遭到迫害。1944年9月宣判无罪，但被勒令停止教学。等二次世界大战中，有泽广已在日本陆军省经济调查班负责经济实力调查，后进入高桥经济研究所任职，战后，于1945年重返东京大学，担任教授，并重新组建东大经济学院，1946年任该学院院长，是经济学院中很活跃的重要人物。由于他具有深厚的统计造诣，并通过大量统计资料对工业经济和经济政策等方面进行深入研究，具有渊博的经济知识，对经济发展的预见具有非常确切的判断力，从而受到吉田茂（Yoshida Shigeru，1878—1967）信赖，受邀请参加以吉田茂为中心的经济委员会，担任委员。1946年第一届吉田内阁成立之时，有泽广已曾任内阁顾问，中央赁金委员、国土计划审议会临时委员，但在吉田聘请他担任经济安定本部长官时，被有泽广已婉言拒绝。1946年秋，他担任煤炭委员会委员长，提出著名的“倾斜生产方式”，把有限的资源和能源重点投到煤炭开采和克服通货膨胀。他的许多精辟的见解和建议对战后日本国民经济的恢复和发展起了重要作用。他提出的“二重结构”理论也对日本经济发展产生了重大影响。他的学术见解和经济政策主张，受到日本政府和经济界的高度重视。1947年，吉田茂再次请求有泽担任经济安定本部长官，他再次予以谢绝。但此后他对日本的经济、产业、统计、劳动等问题仍提出过许多重要的政策性建议。这期间，他于1948年和1953年先后发表《通货膨胀和社会化》和《再军备的经济学》箸作。1959~1960年出版《现时日本产业讲座》，建立了独创的以“资本、技术、劳动、市场”为四大支柱的产业理论。还在一些综合杂志上发表过许多经济论文。 有泽广已对统计学有深入研究，他继高野岩三郎（Takano Iwasabuyo，1871—1949）和系井靖（Itol Yasushi）之后曾于战前在东京商科大学（现为一桥大学）经济系讲授统计学。他认为，统计学是研究统计方法的科学。他关心的中心问题是：统计方法是什么样的研究方法。他认为统计方法基本上决定于统计对象（社会的总体），问题是怎样把握统计对象的构成。有泽广已根据马克思主义唯物辨证观点解释了统计方法基础理论的大数法则。他在三十年代，先后出版有《世界经济统计图表》、《日本统计图表》、《金融统计论》、《本国人口统计论》等统计方面著作，以后还出版有《统计学》专著。其中《世界经济统计图表》和《日本统计图表》在战后陆续编出为岩波新书《世界统计图说》和《日本统计图说》，其后并为日本统计指标研究会扩展为《日本经济统计分析》，分上下两册，于1977年出版。对1948年开始的苏联统计学关于经济学派与数理学派的争论，他和内海库一郎、大桥隆宪等都作了介绍和评论，他仍然主张统计学是方法论科学。 有泽广已于1956年3月退休后离开政界，任法政大学校长、教授。1959~1960年主要从是编辑《现代日本产业讲座》（第八卷）。1961年，成为日本学士院成员，1973年任学士院第一部部长，1975年任学士院干事，1980年任学士院理事长。晚
AI 科技评论按：由中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网和港中大（深圳）联合承办的第四届「全球人工智能与机器人峰会」（CCF-GAIR）将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。自 2016 年创办以来，CCF -GAIR 已先后邀请到 10 余位中美两国院士、图灵奖得主、数十位 IEEE/ACM/IAPR Fellow、上百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者做了大会报告及相关圆桌分享，是目前为止本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈
实在不好意思亲！大猫由于最近论文与工作的压力，R语言课堂更新有点拖（但愿不是有生之年系列Orz）。今天更新的这篇和R没有太大关系，但却讨论了一个很有意思的问题：在这个“大数据”、“机器学习”通吃四方的时代，经济学模型看起来简直就像乐高玩具一样简单。但是，越来越多的科技巨头愿意雇佣经济学家。在微软供职的经济学家Susan Athey对此谈了自己的看法。文章原载于Quora，我这里仅截取她关于经济学与数据科学的思考，并略加自己的思考。
吴绪亮 腾讯竞争政策办公室首席经济学顾问 今天我要和各位专家讨论的内容是关于互联网平台治理背后的经济学逻辑，以及对包括竞争政策在内的互联网监管政策的启示。我的报告分为四个部分：首先，分析互联网平台的经济学本质；其次，从结构设计角度分析互联网平台治理的经济学逻辑；再次，从边界划定角度分析互联网平台治理的经济学逻辑；最后，分析互联网经济学的基本理念与互联网市场的竞争政策。 一、互联网平台的经济学刻画 “互联网平台”（甚至更宽泛的“平台”）这一概念无论是在行业内，还是在法律法规，甚
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获得速
汪丁丁 北京大学国家发展研究院经济学教授 微信也有行为学？ 行为学研究动物（包括人类）乃至植物的行为，基于实证研究方法，逐渐深入，心理学和认知科学，脑科学和基因排序。另一方面，也逐渐宏观，群体行为，社会心理，物种与生态。行为学于是以行为的名义涵盖一切研究领域。既然如此，当然可以有微信行为学。 原理一：注意力是最稀缺的资源 我的微信行为观察，最初印象是微信的便捷性。人口密集地区，手机普及率最高。微信的核心功能是转发消息，最初，它占用的是使用者的“垃圾时间”——即正常的工作和生活从一个
不知道你是否有过这些困惑，为什么房价会越来越贵？为什么挣的钱看起来越来越多，但却越来越不经花？为什么美国是世界上最发达的国家，但同时又是世界上欠债最多的国家？低息贷款为什么最终导致了美国的次贷危机？ 这些问题跟每个人都息息相关，也就发生在我们周围，但学者和专家们的解释却往往高深艰涩，让我们陷入更深的谜团。可是，希夫兄弟却用了19个寓言故事，把这些看似高深的经济学谜团一个一个地揭开，并对主流经济学的政府干预提出了自己的质疑，真正地“将经济学从高不可攀的架子上取下来，放回到厨房的餐桌上。它本该属于那个地方”。有人甚至认为一本《小岛经济学》=《经济学原理》+《经济学概论》+《国富论》。
---- layout: default title: 大牛给计算机专业学生的 7 个建议[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 七个建议 看到名字时候,只是好奇,看完之后,还是决定把文章转载一下了.不知道是不是因为其中的一个选择的缘故,我之前也徘徊了好久时间. 具体的内容 文章如下: 导读：由于Joel Spolsky的双重身份（昔日耶鲁大学计算机系学长，今日Fog Creek软件公司的CEO），所以听听他的建议，对于当今无数困扰于就业压力的中国高
这部分视频 Wolfram 欧洲技术服务、交流与战略总监 John Mcloone 将展示 Wolfram 语言在经济学研究和教学的统一解决方案。首先研究用于经济学数据收集、建模和可视化的Wolfram 语言的计算范围；用机器学习进行分析信用排名、贷款、时间序列(TimeSeries)，然后，将展示交互式笔记本和云部署功能如何使您能够分发交互式讲义和计算型文章的示例，以供学生和同事探索。
经济学其实并不总是高屋建瓴，其实，经济兴衰与民生息息相关，真正的经济学就在身边。扑克牌、口红、自行车、男士内裤、领带、女士裙摆高低等等这些，都可以作为你判断经济景气与否的指标。快来学习一些经济学吧!
加州大学伯克利分校的David Card、麻省理工学院的Joshua D. Angrist和斯坦福大学Guido W. Imbens，共同获得了今年的诺贝尔经济学奖。
最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关因素之间的关系并不是线性的，波动率也不遵循Garch(1,1)过程，或者Garch(?,?)。我们只是试图为我们看到的现象找到一个合适的描述。
前言：非参数分析是统计学和计量经济学的一个重要方法工具，在研究与实践中有着广泛的应用。本文为众多的非参数分析方法建立个统一的视角，阐释非参数分析的性质、作用、发展、使用方法以及经济解释。洪永淼教授首先从计量经济学研究中的参数模型引入，指出了参数模型的优点和不足，从而过渡到非参数统计方法的介绍。期间，洪教授系统地介绍了非参数方法的发展历史、模型种类和基本原理，并着重讲解了Global Smoothing和Local Smoothing两类方法的理论和联系。最后，洪教授衔接到现代大数据时代的机器学习研究，通过对多种机器学习的理论和方法介绍，讨论非参数方法与机器学习的联系与区别，指出机器学习很多方法本质和基础就是非参数统计模型，并可从非参数分析角度解释了机器学习方法在预测能力上表现优良的原理。
弗朗西斯·伊西德罗·埃奇沃思（Francis Ysidro Edgeworth，1845-1926），是英国统计学家，数理统计学的先驱。他1845年2月8日出生于爱尔兰朗福德郡。少年时受家庭老师的影响，对数学和古典文学很有兴趣。1926年2月13日辞世，享年81岁，终身未婚。 埃奇沃思是统计学家，又是经济学家。他热心研究概率论与数理统计，并将其应用到经济学的领域中，他在统计思想上，受凯特莱（L·A·J·Quetelet,1796-1874）和高尔登（F·Galton,1822-1911）的影响。这从他早期的著作，1877年出版的《伦理学的新旧方法》一书中，就可以明显地看出来。
早在 2009 年，Jeff Bezanson、Alan Edelman、Stefan Karpinski 和 Viral Shah 四个人聚到一起决心创造一种全新的编程语言。新语言要快速、有表达力，结合 C 语言、Matlab、Java、Ruby、Python、Perl 和 R 各自的优势，并能直接与 R、Matlab、Python 等最受欢迎的机器学习语言，以及其他动态工具展开竞争。听起来这思路很直接、很简单，是吧？这想法的背后有着几名创始人对开发者“痛点”的长期切身体会：工程师们为了在数据分析中获
EViews是一款面向时间序列分析的统计软件，自推出以来广泛应用于经济学、金融学、商业学等领域。其强大的数据处理功能、简洁直观的界面以及灵活的扩展性受到了众多研究者的青睐。本文旨在对EViews进行介绍、应用和展望，为使用EViews的研究者提供参考。
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
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