答：曾经,在经管之家有三个帖子刷新了我的计量观，了解到光明学术下计量实证的“潜规则”。所以，在这介绍的是“黑科技”，”正义凛然”的看客请绕行。
这里我只摘录个别亮点，帖子发于7年前，其中的一些方法难免有点过时，但是内容绝对震撼：
案例背景
当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量(OLS都没学过)。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法(下面会介绍)，她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。
简单回归:
有人会问：简单回归会不会太简单？我只能说你真逗。STATA里面那么多选项，你加就是了。什么异方差、什么序列相关，一大堆尽管加。如果你实在无法确定是否有异方差和序列相关，那就把选项都加上。反正如果没有异方差，结果是一样的。有异方差，软件就自动给你纠正了。这不很爽嘛。如果样本太少，你还能加一个选项：bootstrap来估计方差。你看爽不爽！bootstrap就是自己把脚抬起来扛在肩上走路，就这么牛。
GMM：
GMM其实是一个没有用的忽悠，例如估计动态面板的diffGMM，其关键思想是当你找不到工具变量时，用滞后项来做工具变量。结果你会发现令人崩溃的情况：不同滞后变量的阶数，严重影响你的结果，更令人崩溃的是，一些判断估计结果优劣的指标会失灵。
一些口诀：
1.一定得选最复杂的计量方法，用别人无法获得的数据，写出能让人明白但看不懂的论文。
2.控制变量直接放你所能想到的，起码也得五六个。
3.什么序列相关呀，异方差呀，bootstrap呀，能加上的全给他加上。
4.论文开头有复杂新奇的关键词，致谢里都是学界名人。
5.字里行间都带脚注，引用全是英文文献，特专业的那种，
6.读者读到这里，甭管他有没有看懂，都得跟人家说一声“我的方法来自ECONOMETRICA”，一口专业的计量术语，倍儿有面子。
参考链接：
所以，也不必觉得计量很神秘、很困难，上手试一试，也许就有惊喜。
