经济学博士每天怎么过？
我大概会花一上午看文献，然后下午和晚上写代码、做数据处理、写模型、建模或调参、写论文，有时候也会看看电影 我是2014年入学的，当时学校还没有建成自己的数据仓库，大部分同学都在使用央行的data.cnoof的数据库，但是data.cnoof的数据是按季度更新的，有些变量是缺失的，需要我们自己补充完整的数据。因此我们不仅需要学习如何建立计量经济模型，还要学习如何进行数据处理和分析，因为有很多东西没有现成的包可以调用，所以都需要自己编写代码来完成。
比如，我想看看房价的影响因素都有哪些（由于数据的可得性），首先想到的是房地产研究中的经典文献《The Home Buyer's Labor Cost》[1]；接着我在data.cnoof上找到了这篇论文中提到的变量，但变量的名称和数据类型与我的期望并不一致，于是需要先进行数据的预处理，把正确的变量名称和数据类型导入到程序中。
因为想要分析的房屋价格是以百万为单位的人民币，而data.cnoof上的房屋数据是美元单价，我们需要把单位统一成人民币，同时考虑到城市级数据无法得到，需要把城市个体消掉，剩下的只有年份和个人特征等解释变量。为了保存计算结果，每次运行程序都要记录运行的时间、内存使用情况以及各种变量的取值情况，以便于日后查看。
虽然写程序的过程很乏味，但是每次程序运行完毕之后看到最终的结果还是很有成就感的。
作为微观经济学家我们也会学习如何进行分析，比如说如何做toy model，在纸上推演一个经济问题的解决方法，最后得到一个结论。虽然这个结论可能并不是最符合实际的，但它会让你学会思考的过程，这就是经济学最宝贵的财富。
作为一个学派林立的学科，你可能会发现在经济学课堂上或者书本里提到的理论A和理论B似乎矛盾，这时候你需要判断孰是孰非，或是两者都没有错，只是适用条件不同而已。这就锻炼了你的逻辑能力，让你知道如何提出问题并找出合理的答案。