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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。

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。

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

一、注重Stata软件应用的基础操作与实际应用技能提升

初级班主要针对零基础或初步接触Stata软件，或已有一定Stata基础但计量经济学基础较为薄弱的学员，重点通过讲授三个模块提升软件操作与实际应用技能：一是Stata软件的基础操作，包括Stata命令与程序的基本语法结构，文件的创建与优化；二是Stata软件的实操训练，包括主流数据库和大型社会调查数据的合并与转换，通过简要程序提升数据处理技能；三是Stata软件在计量经济模型中的应用，包括主流的面板数据模型、政策评价的双重差分（DID）模型，以及中介效应和调节效应模型。

二、注重经典计量模型的理论与软件应用

初级班课程，在重点讲授Stata软件应用外，也注重Stata软件在计量模型中的具体应用与实现。在充分考虑模型应用的广泛性与代表性的基础上，从众多计量模型中，选择了多元线性回归模型、中介效应与调节效应、面板数据模型与双重差分模型，上述四类在当前学术论文中，应用广泛的模型。综合使用“PPT+注解+软件代码”三维一体的教学模式，从计量理论模型入手，剖析模型的基本原理，通过软件代码，实现模型的具体估计，进而完成软件结果的解读。

三、注重模型的具体实现与例文中的应用

  初级班课程的计量模型部分，针对性给出相关实证例文，详细解读例文的选题、模型构建、变量选择、模型估计、结果输出与解读等论文写作的重要环节，进一步提升对计量模型的理解与软件实现，并能从容应对自己论文实证研究中可能出现的各种实际情况，提升学术论文的写作技能。

四、课程大纲

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.

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

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