econ部門のR？

私の個人的な観察によると、（著名な）経済学者の大半は、統計分析にStataを使用し、他の数学的作業にMatlabを使用することを好みます。SASおよびExcelも使用されます（特に金融分野で）。

私の意見では、RはStata（Stataのコストは言うまでもありません）よりもデータのクリーニング、操作、および分析のためのはるかに優れたソフトウェアです。しかし、（大学院生として）他の統計プログラムとは異なる統計プログラムを使用しても、協力が非常にスムーズになるとは思いません。他の人と同じようにStataを使用しますか？

したがって、「Rの専門家」である学生は、2つの等しい部門から選択する必要がある場合、Rを使用する部門を選択する必要があります。しかし、そのような部門は存在しますか？少なくとも少数の研究者がRを使用している部門ですか？

私の大学では、プログラムの選択は一般に無関係であると考えられています。私たちは結果に焦点を当てており、どのプログラムがタスクとユーザーの好みに最も適しているかを判断するのは各生徒次第です。

ある言語を使用すると、別の言語に非常にうまく変換されることがわかります。stackoverflowのようなリソースを使用すると、どちらについてもあまり気になりません。

「2つの等しい大学」という声明を非常に慎重に検討します。私の経験では、個人的な野心、キャリアの目標、トピックの好みを与えて、そのようなことは存在しないことを示唆しています。プログラミングの選択は、おそらく技術的な厳密さと予算の単なるプロキシにすぎないと思います。あなたが限られた数の学校にしか受け入れられていないことを考えると、時間をかけてこの基準を綿密に評価してください。

基本的に、PIが使用するソフトウェアを使用することをお勧めします。最初に、彼はあなたのコードを修正することができます。第二に、1つのソフトウェアを使用するクラスのTAである場合は、それを処理することをお勧めします。または、自分の分野で公開されているRパッケージを見て、著者を見つけます。

大学がソフトウェアを無料で提供したり、払い戻しを行ったりすることが多いため、ソフトウェアのコストは考慮しません。（もちろん、他の面では無料のソフトウェアを好むかもしれませんが、それは予算の制約ではありません）。

「少なくとも数人の研究者がRを使用している部門」だけを探しているなら、たくさん見つけることができるはずです。私の学部（ヴァンダービルト大学）では、Stataの代わりにRを使用して、少なくとも 3人の大学院生を数えることができます（ああ、自分で4つになると思います;））。

もっとR指向のecon部門を探しているなら、もっと苦労するかもしれません。必ずしも存在しないからではありませんが、理解するのがそれほど簡単ではないからです（興味のある学部のすべての大学院生/教授に個人的に尋ねたくないと思います）。

ただし、次のようないくつかの情報信号が公開されている場合があります。

• 部門の人々は出版物でRを使用していますか？

  • Jan Hofflerが提案したように、Replication Wikiを使用してこれを把握することができます。
  • また、公開された論文のデータと複製ファイルを提供する人のWebサイトを見ることができます。

• Rの使用は、学部の教員が行うクラスで推奨されていますか？

• 部門はRチュートリアルを提供していますか？

• 教授/大学院生の一部は公然とR愛好家ですか（再び個人のウェブサイトを見てください）？

  例えば ​​：

• これは悪いシグナルのように見えます：http : //www.bbk.ac.uk/ems/for_students/it/free

• これは良い信号のように見えます：http : //www.clemson.edu/economics/faculty/wilson/Software/FEAR/fear.html

経済学研究者または金融志向の専門家として、1つの言語のみを知るだけでは十分ではありません。理由は次のとおりです。

1）世代の異なる研究者または専門家（同僚、教授、または金融機関で高い地位にいる人々について考えてください）は、言語を使用する習慣が異なります。あなたが彼らと提携したい、または彼らから学びたいなら、彼らのコミュニケーション言語を学ぶことが唯一の方法です。たとえば、資産配分の専門家であるAttilio Meucciは、Matlabフォーラムでのみ成果を発表しました。そして、ほとんどの教授はStataのみを使用します。

2）Rは、無料であるという理由でデータ科学者や統計学者の間でヒットしたとしても完全ではありません。はい、オープンソースであり無料であることは良い面と悪い面の両方です。悪い点は、複雑なアルゴリズム、例えば計量経済学のパネルGMMに関してソースコードを非常に注意深くチェックする必要があることです。ただし、Stataは企業が管理しているため、ユーザーフレンドリーであり、ほとんどが教授であるユーザーのフィードバックから問題を効率的に修正できます。私の知る限り、BarroやWooldrigeなどのエコノミストはすべてStataを使用しています。両方を学べない理由はわかりません。

3）Rのエキスパートは、そうでない他の人よりも効率的な学習曲線を持つことができます。私は最初にRを学び、学部生のときに計量経済学コースで簡単にStataを習得しました。プログラミングの本質は似ています。StataはRよりも学習しやすいと言う人もいるかもしれません。

だから私のアドバイスは、あなたが必要な言語に行くことです。最近、サージェント教授は、約70歳の老人としてPythonを学び始めています。あなたも大学院生としてずっと若くできると思います。幸運を。