Stata初级特训_2021年暑假

现场

3000元/2600元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

远程

3000元/2600元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)
上课地点:远程直播, 提供录播回放 讲师:崔百胜 报名时间:2020/11/1 - 2021/12/31 开课时间:2021年7月14-16日 (三天)

一、课程简介

本课程通过覆盖全课程的完整代码、配套数据,以及对应理论方法,系统讲授Stata软件的基本操作、编程、数据管理与图形可视化,进而由浅入深,全面讲授目前在应用研究领域(公司金融、会计学、区域经济学、产业经济学、城市经济学、国际金融等)使用最为广泛的计量分析方法:线性回归模型、工具变量估计方法(IV)、面板数据模型(线性、非线性、非平稳)、二值与多值选择模型、向量自回归模型、双重差分方法、断点回归、合成控制法、空间面板数据模型等,主要模型配之以示例论文,完整再现论文。

数据处理和研究设计是实证研究中最为耗时和费神的工作之一,如何利用Stata软件高效地进行数据预处理,成为许多实证研究者首先要面临的问题,设置初级模块的初衷之一即为Stata初学者建立Stata学习的整体框架,掌握Stata软件的命令与程序的主要语法规范,提升Stata数据管理的基本技能,为实现论文数据的高效管理奠定坚实基础,起到事半功倍的效果;

初衷之二是对目前计量经济学领域中基本方法进行系统讲解,对诸如线性回归中系数的边际效应、交乘项系数、中介效应、调节效应;工具变量的识别与选择、弱工具变量;静态面板数据模型的组内、组间与一阶差分估计方法的比较与选择、内生性与工具变量;双重差分方法的平行趋势检验、5种估计命令、安慰剂检验,以及分位数回归模型等系统讲授,使得学员能够熟悉当前期刊中的主流方法,通过具体例文的Stata实现及结果分析,全面合理的掌握这些方法具体应用。

因此,初级模块适合需要系统掌握Stata软件操作及其在基础计量经济学中应用的学员。



二、课程对象

高等院校和科研院所经济金融学、管理学、政治学、社会学、教育学等社会学科及相关社科类从事定量学术研究的教师、博硕士研究生和学者,以及其他对Stata统计计量软件感兴趣的研究人员。


三、课程大纲

1讲 Stata基础操作(2h)

1.1 Stata介绍

1.2 Stata菜单操作

1.3 Stata命令与帮助文件

1.4 do文件创建与优化

1.5 标量与矩阵

1.6 Mata矩阵创建与应用


第2讲 Stata程序与编程(2h)

2.1 局域暂元与全局暂元

2.2 条件与循环语句

2.3 程序入门与语法解析

2.4 ado文件

2.5 Stata示例: LM和GMM估计的代码编写


第3讲 数据管理与可视化(2h)

3.1 各类数据的导入与导出

3.2 纵横向数据合并

3.3 加总与转置

3.4 Wind数据转换为Stata面板数据

3.5 数据描述性统计

3.6 数据的图形显示


第4讲 线性回归模型(2h)

4.1 regress估计与结果解释

4.2 R2分解与边际效应

4.3 异方差、聚类-稳健标准误

4.4 模型设定检验与模型的诊断

4.5 模型的稳健性检验

4.6 样本内预测与加权的预测

4.7 例文软件实现与解读:

Bhaskaran K, Gasparrini A,Hajat S, et al. Time series regression studies in environmental epidemiology

[J]. International journal of epidemiology, 2013, 42(4): 1187-1195.


第5讲 线性工具变量回归(IV)(2h)

5.1 内生性与工具变量

5.2 IV估计量:IV、2SLS和GMM

5.3 恰好与过度识别模型的IV估计

5.4 弱工具变量

5.5 3SLS系统估计

5.6 相关随机系数模型的工具变量估计量

5.7 例文软件实现与解读:

AcemogluD, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins of comparative development: An empirical investigation[J]. American Economic Review, 2001, 91(5):1369-1401.


第6讲 中介效应与调节效应(IV)(2h)

6.1 中介效应模型与检验方法

6.2 调节效应模型与边际效应分解

6.3 中介调节效应模型与检验方法

6.4 调节中介效应模型与检验方法

6.5 中介效应的4种效应分解:med4way

6.6 例文软件实现与解读:

李姝等. 非控股股东参与决策的积极性与企业技术创新[J]. 中国工业经济, 2018(07).


第7讲 静态线性面板数据模型(2h)

7.1 面板数据管理

7.2 估计量比较:混合OLS、组内、组间与一阶差分

7.3 究竟该用固定效应还是随机效应模型

7.4 截面相依、异方差与序列相关条件下的面板模型估计

7.5 内生性与IV估计

7.6 高维交互固定效应:reghdfe与ivreghdfe

7.7 例文软件实现与解读:

谢呈阳,胡汉辉.中国土地资源配置与城市创新:机制讨论与经验证据[J].中国工业经济,2020(12).


第8讲 双重差分模型(DID)(2h)

8.1 政策评估两类偏误:时间效应与选择偏误

8.2 同一时点政策实施的DID

8.3 多时点政策实施的DID

8.4 平行趋势假设检验

8.5 安慰剂检验:随机生成实验组

8.6 例文软件实现与解读:

曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,2020(07).


第9讲 分位数回归模型(QR)(2h)

9.1 为什么需要分位数回归

9.2 QR的估计方法

9.3 内生性分位数回归

9.4 计数数据的QR

9.5 分位数系数图示法

9.6 面板分位数估计及内生性初探

9.7 广义分数模型估计

9.8 例文软件实现与解读:

王若兰,刘灿雷.市场竞争、利润分享与企业间工资不平等——来自外资管制政策调整的证据[J].中国工业经济,2019(11).


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

同一单位六人以上同时报名8折优惠;

以上优惠与学生优惠价不叠加。


课程提供发票,开课通知及结业证书;课程资料包含do文档,讲义,数据及范例论文。


联系方式:

尹老师

电话:010-53352991

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