Ⅰ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
簡單點回答。 數據，簡單的用excel，直觀，方便。復雜一些的…excel最多可以有6萬多行，你確定你需要從那麼大量的數據開始「學」經濟學么？ 復雜的用R，各種模型，演算法，實現，基本上R都有對應的軟體包了，下載下來直接用即可，多讀文檔多練多用，半年左右就可以拋開excel直接用R作實戰了。我博士論文全部回歸和輸出都是用R的，現在寫的論文也都用它。
Ⅱ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
Stata微觀計量中應用極多，主要是直接輸命令回歸，需要編程的地方不多。
至於編程，推薦R、Python.
R是非常好的統計分析軟體，在計量經濟學中的應用可以見
Econometrics in R, Applied Econometrics with R
Time Series Analysis with Applications in R
這幾本書
Python用來抓數據很好，並且有數學計算包SciPy可以部分替代Matlab之類科學計算的功能。
EViews：計量經濟學，時序和多元統計。
Stata：計量經濟學。
SPSS：專門開的一門課，這個巨汗，權當復習了一遍統計學。
Excel：大一的統計入門課使用的，這個也巨坑，就是簡單的函數使用，一點沒有涉及VBA。
Ⅲ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
我們有本科專業，也有專科。
從就業的角度出發，也可以考慮學一門實用的技術，其實計算機專業就是很好的，比如ui設計、4G移動開發、互聯網編程、大數據、雲計算、VR等等就業前景都挺好。
看自己的興趣和未來的發展方向， 然後選擇就行...
我們的很多學生都是學有所成，祝你一切順利
Ⅳ 計量經濟學需要學會哪些編程語言
最容易上手的是excel
EVIEWS是計量經濟學專用軟體
醫學方面的專業喜歡用stata
統計專業的比較喜歡用gauss
社會學心理學方面的比較喜歡用SPSS
國際通用的是SAS
如果喜歡自己動手開發程序的話，可以用R或者MATLAB
如果以上覺得都不過癮，可以試試c++，c,java
或者fortran
不是說需要會那些編程語言，關鍵是理論功底一定要扎實。當學好了理論後，你會發現任何一種編程語言都是一樣的，隨手拈來。
Ⅳ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
學習經濟學需要熟悉哪些編程語言？
1)壇友arthur_2006
處理和分析數據都用得到，最基本的是excel，如果你的VBA用得好的話會有很大的幫助，如果你要分析數據的話，比如你要建模那麼SAS還是不錯的，不過比較難掌握如果你沒有語言方面的基礎，其他還有很多軟體也能做得到。很多銀行證券期貨企業都使用的是oracle或者DB2,一些小企業可能使用的是SQL, 所以如果想在這方面發展就要掌握資料庫的知識，畢竟金融和計算機兼備的人才還是稀缺的，而且國內很多行業都是用的是這幾大資料庫比如電信醫療航空等等，不會分析金融數據恐怕稱不上什麼金融專家吧，至於你分析得准還是不準那就要看你的金融知識掌握的程度啦，尤其是投資專業的學生學習一些這方面的知識是必要的，很多人是應用金融學專業的偏向於財務，那就去考考CFA,ACCA什麼的，也沒必要在這上面花費太多精力而且工作中很可能用不到的，金融數學金融工程精算專業的同學花點時間研究一下還是很有必要的，總而言之一句話，首先要看你的興趣再就是你的專業和發展方向。
2)編程愛好者任坤
做統計和計量的話，想要跟當今的國際學術界接軌，最好學R，至少我所知道的目前美國的統計學術界被R佔領的趨勢很明顯了。
如果只是做簡單地回歸隨便解讀一下，那隨便選個傻瓜軟體就可以了。如果只是應用現成的成熟的計量模型來做實證研究，那麼傻瓜軟體一般也就可以了。如果要以統計、計量為研究領域或者專業領域，那麼編程性的東西是少不了的，即使是做實證如果涉及較為復雜的數據結構，懂編程也能幫你大幅提高生產力。另外，R的社區比較活躍，能夠較好地跟上前沿。
如果涉及到處理較大的數據，一種辦法是用SAS，如果不想用SAS可以學資料庫方面的東西，比如把數據放在SQLite資料庫中然後用{RSQLite}訪問資料庫，或者用{sqldf}通過SQL操作環境中的data frame。
如果覺得執行某項任務R單核速度慢，那麼可以使用{parallel}或者{parallelMap}做並行計算，也可以利用雲計算來處理數據。
如果涉及到其他社區的東西在R社區中沒有實現，例如Java的東西，可以用{rJava}來調用Java的對象，不過速度有些慢。
比較好的辦法是我在想從事數據分析工作，學什麼軟體或語言最好？ 提到的F#函數式編程語言，用RProvider可以直接調用R，用JavaProvider直接調用Jar打包的Java程序，用PythonProvider（即將發布）直接調用Python程序，等等，很容易將各大社區的資源整合在一起使用。
目前我在GitHub上面弄一個通過R學習統計、計量、非參、數據可視化、資料庫的repo: renkun-ken/learnR on GitHub ，雖然目前還沒什麼內容，不過可以跟蹤一下。
以上說得都是經濟學相關的統計和計量方面所需要的編程。事實上統計和計量所需的「編程」較為簡單，基本也就是處理數據、應用已經提供的計量模型，更多需要編程的是：一、如果涉及較為前沿的計量模型，可能還需要自己實現；二、一些蒙特卡羅模擬需要一些編程。
從經濟學相關的一些新型領域來說，計算經濟學（Computational Economics）、計算統計學（Computational Statistics）以及計算計量學（Computational Econometrics）則需要較強的編程能力，包括演算法實現、演算法分析等等。舉個例子，計算經濟學中目前做的一塊研究是Agent-based computational finance，就是建立一個模擬的金融市場，裡面有幾種資產，每種資產的基本面由隨機的紅利決定，裡面有許多遵循各種邏輯的投資者，投資者對於紅利發放持有的信念不同，因而從各自的邏輯觸發的交易行為不同。在一個復式競價（double auction）的交易市場中，什麼樣的投資者組成或者行為方式、什麼樣的記憶長短，能夠最大程度地復制出我們在現實金融市場中觀測到的資產價格或者資產收益率規律，例如資產收益率尖峰肥尾、不對稱性。此時，研究者就需要較扎實的金融知識來設計一個不過於簡單而又不過於復雜的模擬金融市場，也需要相應的編程能力把模型用程序語言編寫出來。這中間會設計許多編程技術，例如資料庫（有時要跟蹤許多變數，例如投資者現金流動、財富分布）、並行計算（CPU多核並行、多進程並行、集群上的並行甚至GPU計算）等等。這方面的研究從1990s年代才開始。
3)知乎網友Jichun Si
計量經濟學也有很多小的門類，請對號入座。有很多軟體，Stata, matlab, R, SAS是相對來說用的比較多的。
如果是做應用計量（特別是橫截面數據、面板數據），Stata是不二之選，因為不管是管理數據還是跑回歸，實在太太太方便了。現在主流期刊的應用微觀計量文章裡面能用到的模型stata幾乎都有，而且其中的絕大多數都是用stata做的。而且最大的優點是，簡單！
如果做應用的時間序列，Eviews似乎是一個不錯的選擇。但是我一般不做這方面，也不是很有發言權。
如果做理論計量，stata eviews是沒有現成的包的，而且即便Stata可以編程，可編程能力也是很差的，而且不穩健。所以懂R和Matlab就非常順手。當然也可以用Python，最近Sargent就寫了本用Python做計量的書。還有一個Julia，是這三種語言的混合，但是速度快很多，缺點是太過於小眾。
如果對速度要求高，特別是金融計量很多對速度有要求的，可以考慮C、Fortran等語言。C和Fortran肯定是最快的。還有一個叫做OX的，速度快，但是也很小眾。但是這些語言的缺點是學習難度比較高，開發時間比較慢。Julia據說速度堪比C，而且語法特別像Matlab、Python（意味著容易學習），但是處於剛起步階段，用的人太少了。
如果是金融計量領域，強烈建議學會SAS。SAS是最權威，速度也很快，當然最大的問題是昂貴，而且可編程能力不是多麼好。但是金融裡面數據量都非常非常非常大，一般的軟體都癱的時候，SAS就派上用場了。
像我自己，做應用的時候都是用stata整理數據，能用stata的堅決不用其他軟體。但是因為有的時候做一些理論計量的工作，所以matlab也是必不可少的。我也在學習Julia，因為matlab的速度實在太慢。Python我一般不用來做科學計算，用的人不多，而且速度慢，一般是用來抓數據的。
最後還是補充一點吧，為什麼我推薦matlab而不是其他的軟體，也是有道理的。很多模型，比如空間計量模型（spatial econometrics）、貝葉斯估計、以及宏觀計量裡面的DSGE model、SVAR等模型，在stata、Eviews裡面都是沒有什麼現成的東西可以用的，但是matlab提供了豐富的包，比如Dynare就是基於Matlab的，還有LeSage的空間計量軟體包等等，也是基於matlab的。所以幾乎你想用的模型matlab裡面都能找到codes然後直接用。就算沒有，你自己在matlab裡面寫，也不是什麼難事。
最後想起一句話來，關於這些軟體的選擇（stata除外，因為stata在應用計量領域的地位是幾乎不可替代的）可以用兩句話來概括：如果你自己的時間比計算機的時間寶貴的話，學習matlab、R、甚至Python、Julia是最合適的，如果計算機的時間比你的時間寶貴的話，學習C、Fortran是必須的。當然除非你的工作非常特殊（比如一些大型的結構模型的估計），一般來說，還是自己的時間更寶貴一點。
綜上，做應用和做理論是不可能用一種軟體解決的，建議根據自己的方向進行挑選。我覺著stata、matlab是比較推薦的，一個方便，一個靈活，都很強大，而且學習難度都不大，用的人都很多，交流起來相當方便。
4）網友張真實
數據，簡單的用excel，直觀，方便。復雜一些的…excel最多可以有6萬多行，你確定你需要從那麼大量的數據開始「學經濟學么？
復雜的用R，各種模型，演算法，實現，基本上R都有對應的軟體包了，下載下來直接用即可，多讀文檔多練多用，半年左右就可以拋開excel直接用R作實戰了。我博士論文全部回歸和輸出都是用R的，現在寫的論文也都用它。替代品是Stata。也很好，但如果你和我一樣是從0開始，那麼強烈建議選R。
R的一個不足是沒法作符號運算，這個免費的解決方案有python搭配scipy numpy等幾個包，不過建議你用mathematica，它的符號計算功能最強大，輸出格式也最好。你可以找個jacobian矩陣搞一下符號計算，比較一下結果就知道了。
Python這東西，熟悉了R之後，發現有功能是R實現不了的，到時候有實際需求了，再學也不遲。不是立刻就需要的。
此外，所有經濟學研究(我是指empirics類型的，具體意思你懂的)，都要會用latex，可以把它看做是一門編程語言。在word里排數學公式，用不了多久你就會瘋掉。R中可以用ggplot2來繪圖，輸出到tex中。普通數據表用xtable包輸出到tex，回歸結果用stargazer輸出到tex，都很方便。
5）網友bayes
首先要說的是R，絕對是目前國外學術界的主流，統計系基本除R以外沒有其他了，計量作為和統計相關的方向，R也在逐漸滲透。所以推薦學習。
順便說一句，R的學習曲線是比較陡峭的，所以我不太建議零基礎的人從R開始，否則挫折感會比較強烈。而python會略好，所以我建議從python開始。
python並非是專用於統計或者計量的軟體，而是一種非常流行的通用編程語言。經過多年發展，庫也非常齊備。我試用過numpy，scipy和pandas等庫，與其他通用編程語言相比，算是相當好用，不過個人感覺還是比不上R，比如畫圖，
ggplot2真心是神一般的存在，python的庫還是略遜一籌。但是，除了數據處理之外，python可以乾的事情太多了，也太牛了。我們主要要用到的，比如網頁採集數據，需要正則表達式，解析網頁等等。這些方面python就比R有優勢多了。
當然，從趨勢來看，未來似乎python比R更優。R是一群統計學家在編程序，python是一群計算機專家在爭取搞數據處理。似乎python的基礎更扎實。個人觀點，僅供參考。
stata我認為是除了R以外最好的計量軟體了，我兩者均用過數年數個項目，但是依然感覺R更好用，整理和處理數據更方便。所以即使在樓上諸位所提到的微觀計量領域，我依然更喜歡R。
除此以外spss，或者eviews等，感覺管理類學生用的更多，功能比較受限，不太推薦。這里不贅述。上述的幾個軟體，還有個問題，在於都是收費的，考慮到未來知識產權的保護，還是用免費的略靠譜。
R的主要缺點有兩個：
1，面對大數據乏力。這方面sas確實有優勢，但是不得不說，sas的語法太反人類了，完全接受不能。面對這個問題，我要說的是，你得看問題有多大。以我的經驗，經濟裡面的數據量似乎還不足以超過R的處理上限很多。可能金融的高頻數據會比較大，我個人沒啥經驗，如果遇到再補充。我嘗試過10g的數據，最簡單的辦法，不是學sas，而是買16g的內存。：）以現在的內存價格，我覺得32g以下的問題不大。
2，性能不足。這方面python也有同樣的問題，最好的解決方案是混合c/c++，不過這個就是無底洞了，耗時極多，都不見得能學好。建議的方法，還是買硬體，這個最簡單。：）當然用並行包等，也是解決方法之一，我嘗試過幾次用機房的多台機器做集群，不是太成功。求高人指點。
上面諸位還提到過幾個軟體，我也略微說一下自己知道的一些軟體的看法：
matlab：好東西，關鍵還是性能問題，同樣可以靠c/c++來解決。但是我不喜歡比較大的軟體，為了求個均值方差，等它啟動就佔了5分鍾。。。
julia：好東西X2，目前關注中，可能還比較年輕，導致配套的庫略少，不過看好未來發展，主要是吸取了matlab，python和c/c++的有點，寫的快，運算的也快，未來看漲，緊密關注。
最後提一下函數式編程，是個好東西，但是不看好純粹函數式編程的未來。它體現了一種頗先進的編程思想，但是在實際工作中，往往性能方面的問題較大。要解決這個問題，還是的混合函數式編程和其他方式，但這就是python，R等軟體已經實現的方式，似乎又沒有必要專門去學其他的函數式編程了。
6）上海財經大學博士 榮健欣
Stata微觀計量中應用極多，主要是直接輸命令回歸，需要編程的地方不多。
至於編程，推薦R、Python.
R是非常好的統計分析軟體，在計量經濟學中的應用可以見Econometrics in R, Applied Econometrics with R Time Series Analysis with Applications in R這幾本書
Python用來抓數據很好，並且有數學計算包SciPy可以部分替代Matlab之類科學計算的功能。
7）知乎網友justin
本科經濟統計學，由於學校奇葩的課程設置，我們分別使用過：
EViews：計量經濟學，時序和多元統計。
Stata：計量經濟學。
SPSS：專門開的一門課，這個巨汗，權當復習了一遍統計學。
Excel：大一的統計入門課使用的，這個也巨坑，就是簡單的函數使用，一點沒有涉及VBA。
Matlab：這個沒有專門的課，是上完了C語言程序設計以後副產品，後來接觸了R和Mathematica就基本拋棄了它。
R/S-Plus：在回歸分析的時候使用了S-Plus，不過那時候我已經使用R語言很久了，而且S-Plus基本兼容，所以沒有使用過S-Plus。
Minitab：質量控制課程上用的，基本的統計加上一些實驗設計。
SAS：這個在實驗室中自學過幾次，直接被其奇葩的語法雷到了，據說我們學校的研究生有專門的SAS課程（類似於本科的SPSS課程），呵呵了～
我們系的妹（xue）紙（ba）就曾經抱怨說使用的軟體太多了，完全被逼瘋的感覺，還給我們親愛的系主任提過意見。作為學渣也就這個問題問過系主任，她的意思是不同的軟體在處理不同的數據時候是各有所長的，而且你們課程還是蠻輕松的，就多學點吧，另外不同的老師有不同的軟體使用愛好，上課使用不同的軟體是必然的。
學習經濟學的同學，Excel和SPSS，EViews（或者Stata)就蠻好的了，Stata和EViews都可以寫一些程序的，SPSS的界面化操作也是很友好的。本人使用的R，在上各種課中也都會在學了那些軟體後再使用R來實現（其實絕大多數時候R都已經有現成的包了，我也大多是直接使用），R還是很不錯的，推薦。
很多前輩也提出了，經濟學學生學習編程適可而止就好了，要不然就是一條不歸路啊，面臨著徹底轉行的危險，本人就是一枚反面例子（淚～。所以什麼Python啊，C++啊，Julia啊就不要接觸了。
Ⅵ 區域經濟學需要用到什麼軟體
最常用的應該是各種統計分析/計量經濟學軟體 比較初級的，Excel可以進行一些簡單的統計分析。
大學里比較常教授的軟體有eviews, SPSS, STATA等。eviews操作比較簡單，適合回歸分析，本科計量經濟學課程里學到的的協整檢驗、ARIMA，單位根，主成分分析，格蘭傑因果關系等都可以處理，主要處理時間序列數據。SPSS是統計分析軟體，可以用下拉菜單處理也可以自己編程，比eviews功能要更多。STATA也是統計分析軟體（個人最喜歡STATA），界面簡潔，命令簡明易學，很適合處理面板數據，而且功能非常強大。 其他軟體還有SAS,MATLAB等，不太了解，希望有了解的來介紹一下~ 另外具體的經濟學分支可能還有一些專業軟體，相對就要小眾一些了。
Ⅶ 經濟學專業要用好哪些統計學軟體
入門可以用Excel，基礎的可以學SPSS，計量經濟時間序列用Eviews，熟練以後可以學R軟體。
Microsoft Excel是微軟公司的辦公軟體Microsoft office的組件之一，是由Microsoft為Windows和Apple Macintosh操作系統的電腦而編寫和運行的一款試算表軟體。Excel 是微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是隨著SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已於2000年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，標志著SPSS的戰略方向正在做出重大調整。為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
Eviews是Econometrics Views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，並用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews的應用范圍包括：科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。其功能包括：數據存儲和處理系統；數組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。
Ⅷ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
首先我是半個程序員
學習經濟我覺得你學好excel就可以了。。。
如果你想自己計算一些東西的話 推薦python，非常簡單上手的語言：www.python.org。
如果你要寫應用程序的話，比較容易的是vb.net，不過推薦還是外包給軟體公司吧。
Ⅸ 學習經濟學需要熟悉哪些編程語言
我這里有編程大量資料與學習書籍，你要嗎
c語言，匯編，c++，Java，游戲編程，PHP，VB，易語言等等都有
http:你知道如何連接網址的//pan.刪掉中文.刪掉這些中文com/s/1hqKvV9a
Ⅹ 經濟專業學生除了要掌握STATA、SPSS、sap、金蝶、Mathematica、之外還有哪些必學的軟體和證書
從你的問看來，你已經去了解了很多關於經濟專業的信息。唯一的問題在於你了解得太雜了，你所提到的東西裡面也有很多東西是重復的。
想要成為出色的經濟專業學生，除了經濟素養，很重要的一點就是專業。因此在你學習的過程中，你會找到自己擅長並願意專精的方向，然後再選擇你需要掌握的工具。
我還是一個個地回答你的問題吧。
首先是你提到的軟體。它們都是計量統計軟體（Mathematica除外，它能做很多的數學建模，已經超越了純粹的計量統計軟體范疇），事實上只需要精通一樣就好，並且它們有不同的專長。SPSS在統計分析方面比較常用，STATA在計量經濟學上是當今的流行，它的易上手和可擴展性都值得一學。金蝶更接近於管理類職業使用。至於挑選哪一種，就看你所選擇的方向，經濟研究用STATA，統計分析用SPSS，公司管理時可了解金蝶（我對這個軟體並不了解，但是在經濟研究時是沒人用它的）。
我個人額外推薦的是C語言、R和Latex。R是近年來很火的一門統計軟體。它能實現很多功能，如貝葉斯統計，因為它是開源軟體，可用的擴展包也很多，麻煩的是它比較不易上手，要有些編程的能力。C語言的編程，如果你要在經濟專業上走得更深，會派上用場。Latex是撰寫學術論文時的常用軟體，對於學術規范的公式和排版都能實現得很好，比WORD要更適合。
關於證書，CPA和CFA是不同方向的職業證書，可以去各自 ，然後看你個人的職業發展意向決定。一般來說不會選擇同時考兩個方向，能做好一個已經不錯。近年來考這兩證的人多了，含金量也有所下降。ACCA是國際會計的一種證書，如果你想從事這方面的工作，那也不妨去了解。事先說明的是考ACCA是漫長而痛苦的一段歷程，一般要從你入學持續到畢業幾年後。
GMAT是申請國外商科類研究生時必考的一門試，事實上並不能說其是證書（當然，求職時用這個成績倒也能傳達出一些信號，但比起純粹的英語水平考試如托福，那倒還有不如）。提起GMAT，要提起的另一門與之相當的考試是GRE，一般來說，申請國外經濟學類研究生應該考的 GRE，而申請商學院（就業導向）的才是GMAT，這點需分辨清楚，而且比較得到承認的是GRE的水平要比GMAT要難得多。
軟體和證書並不是湊得越多越好，在行的人真正關注你的技能時，你僅需幾項與你的專精和特長匹配的軟體工具就可以得到認同。「專業」素養比堆積起來的簡歷要更出彩。