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Stata初级特训_2021年寒假
难度系数：★★★☆☆ 课程系列：经管之家学术方向
简介
【版权声明】
本课程的全部内容版权归提供者所有（包括但不限于音频、视频、讲义等），
仅限个人学习，不可录制，不可对外分享！
严禁任何形式的录制、传播和账号分享。
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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、多元交互效应、双重差分方法、断点回归、空间计量经济学等，主要模型配之以示例论文，完整再现论文。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、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
第1讲 Stata基础操作（2h）
1.1 Stata介绍
1.2 Stata命令与do文件
1.3 标量与矩阵
1.4 Mata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 CFPS数据处理方法
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（3h）
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 用于生成分类变量和交互项的因子变量
4.5 调节效应与中介效应
4.6 模型设定检验与模型的诊断
4.7 样本内预测与加权的预测
4.8 例文软件实现与解读：Bhaskaran K, Gasparrini A, Hajat S, etal. R code, Stata code and data for:" Time series regression studies inenvironmental epidemiology"[J]. 2017.
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 例文软件实现与解读：Acemoglu D, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins ofcomparative development: An empirical investigation[J]. American Economic Review, 2001, 91(5): 1369-1401.
第6讲 静态线性面板数据模型（3h）
6.1 面板数据管理
6.2 估计量比较：混合OLS、组内、组间与一阶差分
6.3 究竟该用固定效应还是随机效应模型选择
6.4 截面相依、异方差与序列相关条件下的面板模型估计
6.5 内生性与IV估计
6.6 例文软件实现与解读：
彭俞超等. 经济政策不确定性与企业金融化[J]. 中国工业经济, 2018, 000(001):137-155.
第7讲 双重差分模型（DID）（2h）
7.1 时间效应、选择偏误
7.2 处理效应
7.3 同一时点政策实施的DID
7.4 多时点政策实施的DID
7.5 平行趋势假设检验
7.6 安慰剂检验
7.7 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(07)
第8讲 分位数回归模型（QR）（2h）
8.1 为什么需要分位数回归
8.2 QR的估计方法
8.3 内生性分位数回归
8.4 计数数据的QR
8.5 例文软件实现与解读：
Chernozhukov,Fernandez-Val and Kowalski (2015): Quantile Regression with Censoring andEndogeneity, Journal of Econometrics,186(1), 201-221.
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：133211
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu
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