Stata研討班-新課綱幫你從零基礎(chǔ)進(jìn)階實(shí)證計(jì)量高手

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2024年Stata初高級(jí)特訓(xùn)，

“原理+Stata操作+論文”三維一體講解

通過(guò)覆蓋全課程的完整代碼、配套數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)理論方法，系統(tǒng)講授

Stata軟件的基本操作、編程、數(shù)據(jù)管理與圖形可視化

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進(jìn)而由淺入深，全面講授目前在應(yīng)用研究領(lǐng)域（公司金融、會(huì)計(jì)學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)際金融等）使用最為廣泛的計(jì)量分析方法：線(xiàn)性回歸模型、工具變量估計(jì)方法（IV）、面板數(shù)據(jù)模型（線(xiàn)性、非線(xiàn)性、非平穩(wěn)）、二值與多值選擇模型、向量自回歸模型、雙重差分方法、斷點(diǎn)回歸、合成控制法、空間面板數(shù)據(jù)模型等

                                     ↓

主要模型配之以示例論文，完整再現(xiàn)論文。

Stata初高級(jí)受到了學(xué)員的一致好評(píng)，課后授課講師崔老師繼續(xù)幫助大家解決在Stata實(shí)證方面遇到的問(wèn)題，詳情請(qǐng)點(diǎn)擊：http://xalimeijing.com/thread-10637478-1-1.html

2024Stata研討班

最新課綱幫你從零基礎(chǔ)進(jìn)階實(shí)證計(jì)量高手

培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)：初級(jí)18小時(shí)，高級(jí)18小時(shí)

培訓(xùn)方式：在線(xiàn)學(xué)習(xí)，提供配套獨(dú)家資料及授課老師答疑

培訓(xùn)費(fèi)用：

初級(jí)班：3000元/2700元(學(xué)生優(yōu)惠價(jià)僅限本科及碩士在讀)

高級(jí)班：3300元/3000元(學(xué)生優(yōu)惠價(jià)僅限本科及碩士在讀)

全程班：6000元/5600元(學(xué)生優(yōu)惠價(jià)僅限本科及碩士在讀)

在線(xiàn)報(bào)名：

初級(jí)班：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1753

高級(jí)班：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1754

全程班：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1755

課程特色

1、 更加注重課程細(xì)節(jié)內(nèi)容的設(shè)置和深入。

針對(duì)暑期班可能存在部分學(xué)員首次接觸Stata軟件的情況，本次課程在Stata軟件操作的細(xì)節(jié)上進(jìn)行了調(diào)整，增加了Stata菜單操作簡(jiǎn)介，使得學(xué)員能夠更快熟悉Stata軟件，另一方面，增加了從將從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)下載的數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換為面板數(shù)據(jù)的實(shí)操部分，提升了數(shù)據(jù)處理實(shí)際技能。

2、 緊跟學(xué)科前沿與研究需要，優(yōu)化了課程的章節(jié)內(nèi)容。

針對(duì)較多學(xué)員對(duì)中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)模型較為關(guān)注的情況，將中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)單獨(dú)作為一講進(jìn)行講解，并對(duì)兩類(lèi)模型的構(gòu)建、檢驗(yàn)流程與分解方法進(jìn)行詳細(xì)講授。針對(duì)較多學(xué)員對(duì)于向量自回歸模型及擴(kuò)展模型較為關(guān)注的情況，本次課程增加了結(jié)構(gòu)向量自回歸模型、符號(hào)約束向量自回歸模型，貝葉斯向量自回歸模型等宏觀(guān)領(lǐng)域的較新模型。針對(duì)單方程模型可能無(wú)法描述復(fù)制經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的現(xiàn)實(shí)，本次課程增加了聯(lián)立方程章節(jié)，詳細(xì)講授聯(lián)立方程的識(shí)別、估計(jì)約束設(shè)定等重要問(wèn)題。

3、 結(jié)合每講主題，精心優(yōu)化了課程的例文。

本次課程在對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展的基礎(chǔ)上，又對(duì)課程例文進(jìn)行了精心挑選和優(yōu)化，從研究主題上，盡可能考慮到大多數(shù)學(xué)員專(zhuān)業(yè)背景多樣性的特點(diǎn)，多一些主題，從研究方法上，盡可能與該講的主要模型類(lèi)型相一致，增進(jìn)對(duì)模型的理解和掌握，在軟件實(shí)現(xiàn)上，盡可能與較新的命令應(yīng)用相結(jié)合。

主講嘉賓

崔百勝，廈門(mén)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，上海師范大學(xué)教授。主要講授研究生《空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《中級(jí)應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《貨幣理論與政策》等課程。教學(xué)使用軟件為Stata和Matlab軟件，熟悉相關(guān)軟件的操作與使用。

主要研究領(lǐng)域?yàn)樨泿爬碚撆c政策、動(dòng)態(tài)一般均衡模型、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

主持國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目，教育部人文社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目，以及上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目等在內(nèi)的多項(xiàng)課題。在CSSCI期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。參與編寫(xiě)《空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)——現(xiàn)代模型與方法》、《空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)——實(shí)證研究與軟件實(shí)現(xiàn)》、《經(jīng)濟(jì)計(jì)量研究指導(dǎo)——實(shí)證分析與軟件實(shí)現(xiàn)》等專(zhuān)業(yè)教材。

初級(jí)班課程目的

1，為Stata初學(xué)者建立Stata學(xué)習(xí)的整體框架，掌握Stata軟件的命令與程序的主要語(yǔ)法規(guī)范，提升Stata數(shù)據(jù)管理的基本技能，為實(shí)現(xiàn)論文數(shù)據(jù)的高效管理奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，起到事半功倍的效果；

2，對(duì)目前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中基本方法進(jìn)行系統(tǒng)講解，使得學(xué)員能夠熟悉當(dāng)前期刊中的主流方法，通過(guò)具體例文的Stata實(shí)現(xiàn)及結(jié)果分析，全面合理的掌握這些方法具體應(yīng)用。

初級(jí)班課程大綱：

第1講 Stata基礎(chǔ)操作（3h）

1.1 Stata介紹

1.2 Stata菜單操作

1.3 Stata路徑設(shè)定：sysdir和adopath

1.4 各類(lèi)文件的合理組織：do文件、ado文件和數(shù)據(jù)文件

1.5 Stata命令與幫助文件

1.6 do文件創(chuàng)建與優(yōu)化

1.7 標(biāo)量與矩陣

第2講 數(shù)據(jù)處理與作圖（3h）

2.1 數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)備

   2.1.1 各類(lèi)數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出

   2.1.2 整理、提取和變量轉(zhuǎn)換

2.2 合并、轉(zhuǎn)換與堆疊

   2.2.1 縱向與橫向數(shù)據(jù)合并

   2.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

   2.2.3 數(shù)據(jù)堆疊與面板數(shù)據(jù)構(gòu)建

2.3 數(shù)據(jù)清理

  2.3.1 單變量清理

  2.3.2 多變量清理

2.4 數(shù)據(jù)清理管理

2.5 數(shù)據(jù)清理實(shí)操

   2.5.1 主流數(shù)據(jù)庫(kù)：Wind數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Stata面板數(shù)據(jù)

   2.5.2 微觀(guān)調(diào)查類(lèi)數(shù)據(jù)處理：以CFPS數(shù)據(jù)為例

2.6 Stata數(shù)據(jù)的科學(xué)圖形展示

   2.6.1 基礎(chǔ)圖形命令應(yīng)用

   2.6.2 面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)顯示

   2.6.3 交錯(cuò)事件面板數(shù)據(jù)圖形

第3講 Stata程序與編程（3h）

3.1 局域暫元與全局暫元

   3.1.1 global的使用技巧

   3.1.2 local的幾種常用方法

3.2 條件與循環(huán)語(yǔ)句

   3.2.1 巧用if嵌套語(yǔ)句

   3.2.2 循環(huán)語(yǔ)句

3.3 程序編寫(xiě)規(guī)范與語(yǔ)法解析

   3.3.1 Stata程序結(jié)構(gòu)

   3.3.2 程序參數(shù)解析

   3.3.3 程序返回值

   3.3.4 標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)法解析

3.4 ado文件與hlp文件

   3.4.1 ado文件編寫(xiě)規(guī)范

   3.4.2 標(biāo)準(zhǔn)文件的編寫(xiě)

3.5 Stata編程示例: LM和GMM估計(jì)的代碼編程

第4講 線(xiàn)性回歸模型、內(nèi)生性與工具變量法（3h）

4.1 regress估計(jì)、結(jié)果解釋與邊際效應(yīng)

4.2 如何正確使用穩(wěn)健與聚類(lèi)-穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤

4.3 Wild cluster bootstrap

4.4 自變量相對(duì)重要性的Shapley分解

4.5 內(nèi)生性問(wèn)題的來(lái)源與修正方法

4.6 IV估計(jì)量：IV、2SLS和GMM

4.7 恰好與過(guò)度識(shí)別模型的IV估計(jì)

4.8 弱工具變量檢驗(yàn)

4.9 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：尹志超等. 農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)家庭儲(chǔ)蓄率的影響[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2020.

第5講 因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)（IV）（3h）

5.1 中介效應(yīng)模型的現(xiàn)行做法與檢驗(yàn)

5.2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)的反思

5.3 中介效應(yīng)分析的操作建議

5.4 具有工具變量的中介效應(yīng)分析

5.5 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型與交乘項(xiàng)

5.5 調(diào)節(jié)效應(yīng)與異質(zhì)性分析

5.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的操作建議

5.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：李姝等. 非控股股東參與決策的積極性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2018.

第6講 靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型與雙重差分法（3h）

6.1 估計(jì)量比較：混合OLS、組內(nèi)、組間與一階差分

6.2 模型選擇檢驗(yàn)：固定效應(yīng)or隨機(jī)效應(yīng)模型

6.3 面板數(shù)據(jù)內(nèi)生性與IV估計(jì)

6.4 高維固定效應(yīng)模型：reghdfe與ivreghdfe

6.5 政策評(píng)估兩種偏誤如何影響評(píng)估效果

6.6 經(jīng)典雙重差分法：平行趨勢(shì)檢驗(yàn)與安慰劑檢驗(yàn)

6.7 多期雙重差分：7種估計(jì)方法

6.8 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：曹清峰.國(guó)家級(jí)新區(qū)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)效應(yīng)——基于70大中城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù).中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2020.

高級(jí)班課程目的

1，系統(tǒng)掌握面板模型的最新發(fā)展與應(yīng)用；

2，對(duì)DID的擴(kuò)展模型，從理論模型和Stata軟件實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面進(jìn)行掌握；

3，對(duì)動(dòng)態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型，從原理、效應(yīng)分解和軟件實(shí)現(xiàn)三個(gè)方面進(jìn)行全面掌握，并能具體應(yīng)用到論文寫(xiě)作。

高級(jí)班課程大綱：

第7講 長(zhǎng)面板與動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型（3h）

7.1 長(zhǎng)面板估計(jì)策略

7.2 長(zhǎng)面板估計(jì)方法選擇：穩(wěn)健 vs. 效率

7.3 組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)檢驗(yàn)

7.4 面板工具變量估計(jì)法

7.5 移動(dòng)份額工具變量法Bartik方法

7.6 差分與系統(tǒng)GMM估計(jì)

7.7 偏差校正LSDV估計(jì)

7.8 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀： Acemoglu D, Naidu S, Restrepo P, et al. Democracy does cause growth. Journal of political economy, 2019.

第8講 非平穩(wěn)與非線(xiàn)性面板數(shù)據(jù)模型（3h）

8.1 跨截面相依檢驗(yàn)

8.2 面板單位根檢驗(yàn)

8.3 面板協(xié)整檢驗(yàn)

8.4 面板Granger檢驗(yàn)

8.5 靜態(tài)面板門(mén)檻數(shù)據(jù)模型

8.6 具有內(nèi)生性與門(mén)限效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

8.7 具有共同相關(guān)因子的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

8.8 面板向量自回歸模型（PVAR）

8.9 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：DitzenJ., Estimating long run effects and the exponent of cross-sectional dependence: an update to xtdcce2, The Stata Journal,2021.

第9講 因變量受限的面板數(shù)據(jù)模型（3h）

9.1 面板二值選擇模型

9.2 面板多值選擇模型

9.3 面板Tobit模型

9.4 面板計(jì)數(shù)模型：泊松與負(fù)二項(xiàng)模型

9.5 多項(xiàng)選擇面板回歸模型

9.6 面板雙欄模型

9.7 高維固定效應(yīng)泊松面板模型

9.8 動(dòng)態(tài)面板Probit模型

9.9 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Correia S, Guimarães, Paulo, Zylkin T. ppmlhdfe:Fast Poisson Estimation with High-Dimensional Fixed Effects[J]. Thomas Zylkin,2019.

第10講 DID擴(kuò)展模型（3h）

10.1 PSM-DID 模型的應(yīng)用與注意事項(xiàng)

10.2 時(shí)變處理時(shí)間與持續(xù)期的彈性面板DID

10.3 模糊DID（Fuzzy DID）

10.4 異質(zhì)性處理效應(yīng)下的雙向固定效應(yīng)模型

10.5 組別平均處理效應(yīng)

10.6 插補(bǔ)估計(jì)量

10.7 堆疊回歸估計(jì)量

10.8 雙穩(wěn)健估計(jì)量

10.9 異質(zhì)性處理效應(yīng)應(yīng)用建議

10.10 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Zhao J B. Doubly Robust Difference-in-Differences Estimators[J]. Journal of Econometrics, 2020.

第11講 斷點(diǎn)回歸與合成控制（3h）

11.1 精確斷點(diǎn)回歸

11.2 斷點(diǎn)回歸的檢驗(yàn)（連續(xù)性檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)）

11.3 模糊斷點(diǎn)估計(jì)

11.4 多斷點(diǎn)回歸

11.5 合成控制法

11.6 非參數(shù)合成控制法

11.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Cerulli G. A flexibleSynthetic Control Method for modeling policy evaluation[J]. Economics Letters,2019.

第12講 空間面板數(shù)據(jù)模型（3h）

12.1 空間計(jì)量模型分類(lèi)

12.2 空間相關(guān)性分析

12.3 空間溢出效應(yīng)動(dòng)因

12.4 空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

12.5 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

12.6 空間計(jì)量模型構(gòu)建流程與模型選擇

12.7 動(dòng)態(tài)空間面板模型估計(jì)

12.8 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Vega S H , Elhorst J P . A regional unemployment model simultaneously accounting for serial dynamics, spatial dependence andcommon factors[J]. Regional Science &Urban Economics, 2016.

報(bào)名流程：

1，點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)課程報(bào)名鏈接，在線(xiàn)提交報(bào)名信息 ；

2，提交訂單，在線(xiàn)支付；

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關(guān)鍵詞：Stata tata 零基礎(chǔ) 研討班 epidemiology

空間面板數(shù)據(jù)模型

直播內(nèi)容：

1. 空間面板數(shù)據(jù)模型的主要類(lèi)型

2. 模型的比較與選擇

3. 靜態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)與效應(yīng)分解

4. 動(dòng)態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型的效應(yīng)分解

5.Stata軟件實(shí)現(xiàn)：xsmle和spxtregress的應(yīng)用(通過(guò)論文解讀)

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空間權(quán)重矩陣

簡(jiǎn)介：

系統(tǒng)講授單一與復(fù)合權(quán)重矩陣、地理與經(jīng)濟(jì)去權(quán)重矩陣、外生與內(nèi)生權(quán)重矩陣的構(gòu)建與軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程；講授空間權(quán)重矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化化與應(yīng)用條件；

軟件操作Stata軟件四種空間權(quán)重矩陣命令的應(yīng)用，Geoda生成的權(quán)重矩陣導(dǎo)入Stata軟件。

直播內(nèi)容：

1、 空間權(quán)重矩陣主要類(lèi)型（單一與復(fù)合、地理與經(jīng)濟(jì)、外生與內(nèi)生）

2、 單一空間權(quán)重矩陣構(gòu)建（鄰接、距離、經(jīng)濟(jì)）

3、 復(fù)合空間權(quán)重矩陣構(gòu)建（經(jīng)濟(jì)地理、時(shí)空、嵌套）

4、 空間權(quán)重矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化（row，minmax，spectral）

5、 空間權(quán)重矩陣的Stata和Geoda實(shí)現(xiàn)與相互間轉(zhuǎn)換

6、 時(shí)空權(quán)重矩陣的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用（結(jié)合論文）

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第四代空間計(jì)量模型:共同因子與空間相關(guān)

直播內(nèi)容：

1、 四代空間計(jì)量模型脈絡(luò)梳理

2、 序列動(dòng)態(tài)、共同因子與空間相關(guān)

3、 共同因子檢驗(yàn)

4、 估計(jì)方法：兩步法與一步法

5、 軟件實(shí)現(xiàn)： Stata andMatlab（通過(guò)論文解讀）

6、 示例論文：

Vega,Solmaria, Halleck,J. P. Elhorst. A regional unemployment model simultaneouslyaccounting for serial dynamics, spatial dependence and common factors[J].Regional Science & Urban Economics, 2016.

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空間計(jì)量直播丨時(shí)空權(quán)重矩陣的構(gòu)建與應(yīng)用

直播內(nèi)容：

1、 權(quán)重矩陣的主要類(lèi)型

2、 時(shí)空權(quán)重矩陣構(gòu)建

3、 時(shí)空權(quán)重矩陣的Stata實(shí)現(xiàn)

4、 時(shí)空權(quán)重矩陣應(yīng)用的示例論文：

Dubé J,Legros D. Spatial econometrics and spatial data pooled over time: towards anadapted modeling approach[J]. Journal of Real Estate Literature, 2014, 22(1):103-125.

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DID發(fā)文+空間計(jì)量發(fā)文經(jīng)驗(yàn)分享

直播內(nèi)容：

1.2020年國(guó)內(nèi)頂刊DID文獻(xiàn)

2 .2020年國(guó)內(nèi)頂刊空間計(jì)量文獻(xiàn)

3. 案例：DID論文解讀與Stata軟件實(shí)現(xiàn)

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靈活條件DID模型及Stata實(shí)現(xiàn)

直播內(nèi)容：

一、 模型描述

二、 經(jīng)典DID模型在估計(jì)時(shí)變處理時(shí)點(diǎn)與動(dòng)態(tài)處理效應(yīng)時(shí)的困難

三、 非參數(shù)靈活條件DID估計(jì)量

四、 Stata軟件實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析

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