Stata高级特训_2022年暑假
难度系数:★★★☆☆ 课程系列:经管之家学术方向
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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,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。
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。
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统计计量软件与计量经济方法感兴趣的研究人员。
三、课程特色
高级班课程设置,在初级班课程中的优势与特色外,还从以下几个方面进行了考虑:
一、注重计量理论模型的连续性
高级班课程设计时,重点考虑了全程班学员已具备初级班课程的计量基础,以及高级班学员计量基础较好的特点,设计了长面板与动态面板数据模型、非平稳与非线性面板数据模型、因变量受限的面板数据模型,以及空间面板数据模型等内容,与初级课程保持了连续性。
二、注重计量理论模型的系统性
高级班课程在计量模型选择中,注重计量模型体系的系统性,重点讲授面板类计量模型和政策评价类计量模型,这两大领域模型的应用与创新是当前应用类实证论文与理论计量发展的焦点之一。面板类模型既包括线性面板数据模型,也包括非线性面板数据模型,既包括连续被解释变量的面板数据模型,也包括受限因变量面板数据模型,既包括截面个体独立的传统面板模型,也包括空间个体相依的空间面板数据模型。政策评价类计量模型,则包括DID的扩展模型、断点回归与合成控制。面板类模型与政策评价类模型,形成两个相对独立,又有一定联系的完整体系。
三、注重计量理论模型的前沿性
高级班课程计量模型的讲授中,注重计量模型的前沿性,既对当前主流实证文献中,面板数据模型和政策评价类模型的应用进行讲授,也对这两个领域的前沿方法与软件实现深入学习,主要包括具有内生性与门限效应的动态面板数据模型、高维固定效应泊松面板数据模型、动态Probit面板数据模型,以及异质性处理效应下的双向固定效应模型、双向稳健DID和多阶段DID。
四、课程大纲
1.1 长面板估计与检验(FGLS)
1.2 面板工具变量估计法
1.3 差分GMM估计
1.4 系统GMM估计
1.5 偏差校正LSDV估计
1.6 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.
perform long panels[J]. Revista Colombiana de Estadística, 2018.
2.1 截面相关(相依)检验
2.2 面板单位根检验
2.3 面板协整检验
2.4 面板Granger检验
2.5 静态面板门槛数据模型
2.6 具有内生性与门限效应的动态面板数据模型
2.7 面板向量自回归模型(PVAR)
2.8 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.
3.1 面板二值选择模型
3.2 面板Tobit模型
3.3 高维固定效应泊松面板模型
3.4 动态面板Probit模型
3.5 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..
High-Dimensional Fixed Effects[J]. Thomas Zylkin,2019.
4.1 PSM-DID
4.2 时变处理时间与持续期的弹性面板DID
4.3 模糊DID(Fuzzy DID)
4.4 异质性处理效应下的双向固定效应模型
4.5 双向稳健DID(drdid) 和多阶段DID(csdid)
4.6 例文软件实现与解读:Zhao J B. Doubly Robust Difference-in-Differences Estimators[J].
Journal of Econometrics, 2020.
5.1 精确断点回归
5.2 断点回归的检验(连续性检验、安慰剂检验)
5.3 模糊断点估计
5.4 合成控制法
5.5 非参数合成控制法
5.6 例文软件实现与解读:Cerulli G. A flexible Synthetic Control Method for modeling policy evaluation[J]. Economics Letters, 2019.
6.1 空间溢出效应动因
6.2 空间权重矩阵构建
6.3 空间相关性检验
6.4 空间计量模型构建流程与模型选择
6.5 动态空间面板模型估计
6.6 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.
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;
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
QQ:42884447
WeChat:JGxueshu
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