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    Stata高級(jí)計(jì)量及Stata空間計(jì)量_2021年五一現(xiàn)場(chǎng)班占座啦

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    陳強(qiáng)老師2021年北京高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)班在原有四天班精彩內(nèi)容基礎(chǔ)上(含合成控制法、空間計(jì)量、斷點(diǎn)回歸、拐點(diǎn)回歸等等),這次六天高級(jí)現(xiàn)場(chǎng)班又增加了不少全新的前沿內(nèi)容,包括交互固定效應(yīng)、因果圖、回歸 ...
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    陳強(qiáng)老師2021年北京

    高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用

    現(xiàn)場(chǎng)班

    在原有四天班精彩內(nèi)容基礎(chǔ)上(含合成控制法、空間計(jì)量、斷點(diǎn)回歸、拐點(diǎn)回歸等等),

    這次六天高級(jí)現(xiàn)場(chǎng)班又增加了不少全新的前沿內(nèi)容,

    包括交互固定效應(yīng)、因果圖、回歸控制法、分位數(shù)回歸、門限回歸、控制函數(shù)法、局部平均處理效應(yīng)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)等。

    時(shí)間:2021年5月1-5日(五天)
    地點(diǎn):北京市海淀區(qū) (繳費(fèi)后發(fā)送交通住宿指南)
    安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑5:00-5:30
    費(fèi)用:6200元 /5400元 (學(xué)生優(yōu)惠價(jià),學(xué)生特指全日制本科和碩士在讀);食宿自理
    我要報(bào)名


    講師介紹:

    陳強(qiáng),分別于1992年與1995年獲得北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士與碩士學(xué)位,2007年獲美國(guó)Northern IllinoisUniversity數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位,現(xiàn)任山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,泰岳經(jīng)濟(jì)研究中心副主任(主持工作)。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)史。

    已獨(dú)立發(fā)表論文于Oxford Economic Papers (lead article),Economica,Journalof Comparative Economics,《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》、《世界經(jīng)濟(jì)》等國(guó)內(nèi)外期刊。

    著有暢銷教材《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》(第2版,高教社,2014)與《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》(高教社,2015)。2010年入選教育部新世紀(jì)人才支持計(jì)劃。


    培訓(xùn)目的:

    掌握高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心方法及Stata操作,不再茫然,知其然而知其所以然,迅速成為處理數(shù)據(jù)及定量分析的高手。


    課程特色:

    直觀地解釋高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法,通過(guò)案例學(xué)習(xí)相應(yīng)的Stata操作,深入淺出地介紹實(shí)證分析與論文寫作的精髓。


    課程配套資料:

    課程PPT、數(shù)據(jù)集及相關(guān)論文。


    課程簡(jiǎn)介:

    本次高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata現(xiàn)場(chǎng)班,將根據(jù)多次現(xiàn)場(chǎng)班的反饋進(jìn)一步完善。在課程內(nèi)容的設(shè)計(jì)上,主要指導(dǎo)思想是在有限時(shí)間內(nèi),將高級(jí)計(jì)量及Stata的精髓及核心內(nèi)容,以通俗生動(dòng)的語(yǔ)言以及大量的案例交給學(xué)員,并注重在各領(lǐng)域的常見(jiàn)應(yīng)用,諸如面板數(shù)據(jù)、時(shí)間序列、工具變量法以及微觀計(jì)量,乃至論文寫作的各個(gè)環(huán)節(jié)技巧。由于學(xué)員的基礎(chǔ)不同,本課程僅對(duì)學(xué)員背景做較低要求,即假設(shè)學(xué)員知道概率統(tǒng)計(jì)及少量線性代數(shù),但不要求學(xué)過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)或Stata操作。因?yàn)椤按蟮乐梁?jiǎn)至易”,初級(jí)計(jì)量與高級(jí)計(jì)量的本質(zhì)是一樣的,學(xué)子們需要的是能夠直指人心地洞明計(jì)量原理與操作工具,然后得心應(yīng)手地用于實(shí)戰(zhàn)(而非完成習(xí)作)。


    課程大綱:

    第一講,OLS及其標(biāo)準(zhǔn)誤。

    著重介紹小樣本與大樣本OLS,以及相應(yīng)的普通標(biāo)準(zhǔn)誤、異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、異方差自相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、自助標(biāo)準(zhǔn)誤(bootstrap standard errors)。深切理解OLS的原理與適用條件,是一切計(jì)量原理的基礎(chǔ)。OLS拓展主題:虛擬變量、交互項(xiàng)、核心變量與控制變量的區(qū)別(控制變量的內(nèi)生性)。

    案例:改革開(kāi)放的結(jié)構(gòu)變動(dòng);紅薯與旱災(zāi)的交互項(xiàng);校外學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)的代理變量。


    第二講,Stata快速入門。

    及時(shí)地介紹Stata知識(shí),以O(shè)LS在Stata的實(shí)現(xiàn)作為入門,體會(huì)Stata的簡(jiǎn)單與強(qiáng)大。

    案例:美國(guó)電力企業(yè)的規(guī)模效應(yīng);冰淇淋的需求。


    第三講,工具變量法。

    由于雙向因果、遺漏變量、度量誤差的普遍存在,內(nèi)生性是實(shí)證研究的常見(jiàn)難題,而工具變量法是解決內(nèi)生性的利器,包括2SLS、GMM、近乎外生的IV,控制函數(shù)法(Control Function)等。

    案例:殖民者死亡率與制度;出生季度與教育年限;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與非洲內(nèi)戰(zhàn);國(guó)企改革的作用;警察與犯罪率;看電視與小兒自閉癥;美國(guó)年輕男子的教育回報(bào)。


    第四講,二值選擇模型。

    被解釋變量為虛擬變量的二值選擇模型有著廣泛的應(yīng)用。包括Probit,Logit,MLE,QMLE,ivprobit,二元Probit,以及二值選擇模型中的交互效應(yīng)等。

    案例:美國(guó)婦女的就業(yè)。


    第五講,靜態(tài)面板。

    面板數(shù)據(jù)由于能控制個(gè)體異質(zhì)性(heterogeneity),緩解遺漏變量偏差,在實(shí)踐中越來(lái)越重要。靜態(tài)面板是最常見(jiàn)的面板,包括個(gè)體固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)、雙向固定效應(yīng)、個(gè)體時(shí)間趨勢(shì)、面板工具變量法(Panel IV)等。

    案例:美國(guó)交通死亡率。


    第六講,動(dòng)態(tài)面板。

    經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象常具有某種慣性或部分調(diào)整,即被解釋變量的滯后值出現(xiàn)在方程右邊。動(dòng)態(tài)面板也因?yàn)榭勺詭Чぞ咦兞慷鴳?yīng)用廣泛。包括差分GMM、水平GMM與系統(tǒng)GMM等。

    案例:美國(guó)工人的工資決定。

    第七講,非參數(shù)與半?yún)?shù)估計(jì)(Nonparametric and Semiparametric Estimations)。

    非參與半?yún)⒎椒ㄓ捎谄浞(wěn)健性而日益進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)量工具箱,包括核密度估計(jì)、核回歸、K近鄰回歸、局部線性回歸、局部多項(xiàng)式回歸、LOWESS回歸、半?yún)?shù)回歸等。

    案例:交互效應(yīng)的設(shè)定誤差;摩托車撞擊實(shí)驗(yàn);美國(guó)電力企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)。

    第八講,隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與自然實(shí)驗(yàn)。

    實(shí)驗(yàn)方法因其可信度而日益興起,成為實(shí)證研究的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”,包括隨機(jī)實(shí)驗(yàn)、第一類與第二類自然實(shí)驗(yàn)。

    案例:勞動(dòng)力市場(chǎng)的三個(gè)經(jīng)典田野實(shí)驗(yàn);最低工資立法與勞動(dòng)力需求;越戰(zhàn)老兵的長(zhǎng)期收入。

    第九講,雙重差分法(Difference-in-Differences,簡(jiǎn)記DID)。

    雙重差分法利用面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),可克服部分內(nèi)生性,是研究政策或項(xiàng)目處理效應(yīng)(treatment effects)的常用工具。內(nèi)容包括雙重差分法、多期異時(shí)DID、平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、廣義DID、三重差分法等。

    案例:倫敦霍亂的自然實(shí)驗(yàn);大蕭條貨幣政策與銀行數(shù)量;最低工資立法與勞動(dòng)力需求;銀行管制放松與收入分配(Big Bad Banks);茶葉價(jià)格與性別比例;廢除科舉與革命起義;人工智能與國(guó)際貿(mào)易。

    第十講,匹配估計(jì)量(Matching Estimators)。

    匹配估計(jì)量是反事實(shí)因果推斷的重要方法,包括傾向得分匹配(Propensity Score Matching)、粗糙化精確匹配(CoarsenExact Matching)、偏差校正的馬氏匹配(Bias-corrected Mahalanobis Matching),以及雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)。同時(shí)介紹處理效應(yīng)的其他估計(jì)方法,包括回歸調(diào)整法(Regression Adjustment),逆概率加權(quán)法(Inverse Probability Weighting),雙重穩(wěn)健估計(jì)(DoublyRobust Estimator)。

    案例:就業(yè)培訓(xùn)的處理效應(yīng);最低工資立法與勞動(dòng)力需求。

    第十一講,斷點(diǎn)回歸(Regression Discontinuity Design)與拐點(diǎn)回歸(RegressionKink Design)。

    由于在斷點(diǎn)附近存在局部隨機(jī)分組,故斷點(diǎn)回歸的效力接近于隨機(jī)實(shí)驗(yàn),日益為研究者所青睞。內(nèi)容包括精確斷點(diǎn)回歸、模糊斷點(diǎn)回歸、密度(操縱)檢驗(yàn)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、拐點(diǎn)回歸等。

    案例:淮河以北冬季燃煤取暖與人均壽命;扶貧政策的效應(yīng);買房落戶與戶口價(jià)值;美國(guó)參議院選舉的在位者優(yōu)勢(shì);獎(jiǎng)學(xué)金與大學(xué)入學(xué);失業(yè)保險(xiǎn)與失業(yè)期限。

    第十二講,合成控制法(Synthetic Control Method)。

    在評(píng)價(jià)某處理地區(qū)的政策效應(yīng)時(shí),將控制地區(qū)進(jìn)行最優(yōu)的線性組合,以構(gòu)造合成控制地區(qū)進(jìn)行對(duì)比,這是估計(jì)處理效應(yīng)的新興強(qiáng)大方法。包括合成控制法的原理、算法與安慰劑檢驗(yàn)等。

    案例:西班牙巴斯克地區(qū)恐怖活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)后果;加州控?zé)煼ǖ某尚В坏聡?guó)統(tǒng)一的效應(yīng)。

    第十三講,回歸控制法(Regression Control Method)。

    與合成控制法類似,但回歸控制法使用回歸法來(lái)構(gòu)成反事實(shí)的控制地區(qū)(Hsiao et al., 2012),比合成控制法更為簡(jiǎn)便易行。

    案例:中國(guó)香港回歸以及與中國(guó)內(nèi)地經(jīng)濟(jì)整合的效應(yīng);四萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激的效應(yīng);上海與重慶房產(chǎn)稅試點(diǎn)的效應(yīng)。

    第十四講,異質(zhì)性處理效應(yīng)(Heterogeneous treatment effects),

    包含異質(zhì)性工具變量法的局部平均處理效應(yīng)(Local Average Treatment Effect,簡(jiǎn)記LATE),以及雙向固定效應(yīng)模型的異質(zhì)性處理效應(yīng)(de Chaisemartin and D'Haultfoeuille, 2020)、模糊雙重差分法(fuzzyDID)等。

    案例:就業(yè)培訓(xùn)項(xiàng)目的不完全遵守(imperfect compliance);越戰(zhàn)老兵的長(zhǎng)期收入;報(bào)紙數(shù)量與大選投票率。

    第十五講,分位數(shù)回歸(Quantile Regression)。

    線性回歸只是研究在給定X條件下, Y的條件期望E(Y|X);而分位數(shù)回歸則研究在給定X條件下,Y的整個(gè)條件分布Y|X,從而揭示更多重要信息。內(nèi)容包括分位數(shù)回歸、分位數(shù)處理效應(yīng)、分位數(shù)工具變量法、面板分位數(shù)回歸等。

    案例:恩格爾的食品開(kāi)支數(shù)據(jù);美國(guó)年輕男子的教育回報(bào);距大學(xué)遠(yuǎn)近與教育回報(bào);美國(guó)交通死亡率。


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    現(xiàn)場(chǎng)班老學(xué)員9折優(yōu)惠;
    同一單位三人以上同時(shí)報(bào)名9折優(yōu)惠;

    同一單位六人以上同時(shí)報(bào)名8折優(yōu)惠;

    以上優(yōu)惠與學(xué)生優(yōu)惠價(jià)不疊加。


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    尹老師

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