Stata初高级特训_2022年寒假
现场
6000元/5200元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)
远程
6000元/5200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：2020/10/1 - 2022/02/28
开课时间：2022年1月21-23, 25-27日 (六天)
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，通过学习，使初步接触Stata软件的学员，能够熟练、高效、规范的使用Stata软件，进而由浅入深，全面讲授目前在各应用研究领域（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、双重差分方法、断点回归、合成控制法、空间面板数据模型等。
课程的主要目的在于帮助高校教师、在校博硕士研究生完整的掌握学术论文实证过程中的数据预处理、计量经济模型选择，计量模型实现与结果解读的完整过程，因此，在课程的安排上，先是理论内容教学，进而对主要命令实现计量理论模型过程与结果解读进行讲授，最后，对主要模型配之以示例论文，完整再现论文，达到论文复制与再现的目的。
课程分为初级和高级两个模块。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、6种估计命令，以及安慰剂检验等系统讲授，使得学员能够熟悉当前重要期刊中的主流方法，通过具体例文的Stata实现及结果分析，全面系统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。
近年来，面板线性模型取得了长足的发展，动态面板模型、非平稳、非线性面板模型在区域经济、公司金融、国际贸易、劳动经济学等领域中得到广泛引用；特殊因变量模型也在政治学、社会学和管理学中广泛使用；时变政策处理时点和持续期的评价方法也成为政策评价领域研究的前沿热点；空间计量模型则是空间金融、区域经济学、城市经济学等学科的主流方法。因此，设置高级模块的初衷之一，即是使学员们系统掌握面板模型的最新发展与应用，初衷之二则是使学员们对DID的扩展模型，如时变政策处理期与持续期的灵活弹性DID模型，从理论模型和Stata软件实现两个方面进行掌握，初衷之三则是对动态空间面板数据模型，从原理、效应分解和软件实现三个方面进行全面掌握，并能具体应用到论文写作。因此，高级模块适合已有一定Stata软件和计量经济学基础，需要掌握应用计量前沿及其Stata实现学员。
参会学员既可根据自身情况，选择初级或高级中一个模块，也可以选择全部两个模块进行系统学习。
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、课程特色
1、 更加注重课程细节内容的设置和深入。
针对暑期班可能存在部分学员首次接触Stata软件的情况，本次课程在Stata软件操作的细节上进行了调整，增加了Stata菜单操作简介，使得学员能够更快熟悉Stata软件，另一方面，增加了从将从Wind数据库下载的数据直接转换为面板数据的实操部分，提升了数据处理实际技能。
2、 紧跟学科前沿与研究需要，优化了课程的章节内容。
针对较多学员对中介效应与调节效应模型较为关注的情况，将中介效应与调节效应单独作为一讲进行讲解，并对两类模型的构建、检验流程与分解方法进行详细讲授。针对较多学员对于向量自回归模型及扩展模型较为关注的情况，本次课程增加了结构向量自回归模型、符号约束向量自回归模型，贝叶斯向量自回归模型等宏观领域的较新模型。针对单方程模型可能无法描述复制经济现象的现实，本次课程增加了联立方程章节，详细讲授联立方程的识别、估计约束设定等重要问题。
3、 结合每讲主题，精心优化了课程的例文。
本次课程在对课程内容进行扩展的基础上，又对课程例文进行了精心挑选和优化，从研究主题上，尽可能考虑到大多数学员专业背景多样性的特点，多一些主题，从研究方法上，尽可能与该讲的主要模型类型相一致，增进对模型的理解和掌握，在软件实现上，尽可能与较新的命令应用相结合。
四、课程大纲
第一部分（初级）
第1讲 Stata基础操作（3h）
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
第2讲 数据管理与可视化（3h）
2.1 各类数据的导入与导出
2.2 纵横向数据合并
2.3 加总与转置
2.4 Wind数据转换为Stata面板数据
2.5 调查类数据处理：以CFPS数据为例
2.6 数据的图形显示
第3讲 Stata程序与编程（3h）
3.1 局域暂元与全局暂元
3.2 条件与循环语句
3.3 程序编写规范与语法解析
3.4 ado文件与hlp文件
3.5 Stata编程示例:LM和GMM估计的代码编程
第4讲 线性回归模型、内生性与工具变量法（3h）
4.1 regress估计与结果解释
4.2 稳健与聚类-稳健标准误
4.3 模型设定检验与模型的诊断
4.4 内生性与工具变量
4.5 IV估计量：IV、2SLS和GMM
4.6 恰好与过度识别模型的IV估计
4.7 弱工具变量与3SLS估计
4.8 例文软件实现与解读：尹志超等. 农村劳动力流动对家庭储蓄率的影响[J]. 中国工业经济,2020.
第5讲 中介效应与调节效应（IV）（3h）
5.1 中介效应模型与检验方法
5.2 调节效应模型与边际效应分解
5.3 中介调节效应模型与检验方法
5.4 调节中介效应模型与检验方法
5.5 中介效应的4种效应分解：med4way
5.6 基于结构方程的中介效应分析
5.7 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.
第6讲 静态面板数据模型与双重差分法（3h）
6.1 估计量比较：混合OLS、组内、组间与一阶差分
6.2 模型选择检验：固定效应or随机效应模型
6.3 扩展：截面相依、异方差与序列相关下的模型估计
6.4 内生性与IV估计
6.5 高维交互固定效应：reghdfe与ivreghdfe
6.6 双重差分法：平行趋势检验、6种估计方法与安慰剂检验
6.7 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.
第二部分（高级）
第7讲 长面板与动态面板数据模型（3h）
7.1 长面板估计与检验（FGLS）
7.2 面板工具变量估计法
7.3 差分GMM估计
7.4 系统GMM估计
7.5 偏差校正LSDV估计
7.6 例文软件实现与解读： Labra R, Torrecillas C. Estimating dynamic Panel data. A practical approach to
perform long panels[J]. Revista Colombiana de Estadística, 2018.
第8讲 非平稳与非线性面板数据模型（3h）
8.1 截面相关（相依）检验
8.2 面板单位根检验
8.3 面板协整检验
8.4 面板Granger检验
8.5 静态面板门槛数据模型
8.6 具有内生性与门限效应的动态面板数据模型
8.7 面板向量自回归模型（PVAR）
8.8 例文软件实现与解读：Seo M H, Shin Y. Dynamic panels with threshold effect and endogeneity[J]. Journal of Econometrics, 2016.
第9讲 因变量受限的面板数据模型（3h）
9.1 面板二值选择模型
9.2 面板Tobit模型
9.3 高维固定效应泊松面板模型
9.4 动态面板Probit模型
9.5 例文软件实现与解读：Correia S, Guimarães, Paulo, Zylkin T. ppmlhdfe: Fast Poisson Estimation with
High-Dimensional Fixed Effects[J]. Thomas Zylkin,2019..
第10讲 DID扩展模型（3h）
10.1 PSM-DID
10.2 时变处理时间与持续期的弹性面板DID
10.3 模糊DID（Fuzzy DID）
10.4 异质性处理效应下的双向固定效应模型
10.5 双向稳健DID(drdid) 和多阶段DID（csdid）
10.6 例文软件实现与解读：Zhao J B. Doubly Robust Difference-in-Differences Estimators[J].
Journal of Econometrics, 2020.
第11 讲 断点回归与合成控制（3h）
11.1 精确断点回归
11.2 断点回归的检验（连续性检验、安慰剂检验）
11.3 模糊断点估计
11.4 合成控制法
11.5 非参数合成控制法
11.6 例文软件实现与解读：Cerulli G. A flexible Synthetic Control Method for modeling policy evaluation[J]. Economics Letters, 2019.
第12 讲 空间面板数据模型（3h）
12.1 空间溢出效应动因
12.2 空间权重矩阵构建
12.3 空间相关性检验
12.4 空间计量模型构建流程与模型选择
12.5 动态空间面板模型估计
12.6例文软件实现与解读：Vega S H , Elhorst J P . A regional unemployment model simultaneously
accounting for serial dynamics, spatial dependence and common factors[J].
Regional Science & Urban Economics, 2016.
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：13321178792
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