授课对象：

包括但不限于高等院校和科研院所从事社会科学领域定量学术研究的研究生和青年学者。

课程基础：

1. 修习过一学期的计量经济学基础课程，或者熟悉OLS估计方法。

2. 使用过STATA软件进行数据分析（课程中案例介绍和实操部分统一使用STATA软件，各版本均可）

课程内容：

1. 经济学实证论文写作

a) 经济学论文的基本类型

b) 实证论文写作的基本框架

c) 实证论文的选题和构思

d) 经济学论文的投稿、审稿和发表

2. 计量经济学方法论的起点：OLS方法与内生性问题

a) 如何理解实证研究？

b) 透过现象看本质：从相关性到因果性

c) OLS方法：参数估计和假设检验

d) OLS估计的经典问题：异方差、多重共线、模型误设和控制变量的选取等

e) 内生性问题的来源和及其后果

3. STATA 入门

a) 熟悉STATA软件

b) do文件编辑器和常用命令

c) 使用STATA进行数据管理

i. 变量生成和清理

ii. 样本的合并和拆分

iii. 数据描述性分析

4. STATA绘制图形和进行回归分析

a) 使用STATA绘制图形

i. 直方图、二维图形等常用图形的绘制

b) 使用STATA进行回归分析

i. 常见计量回归模型的估计

ii. 结果的保存和输出

5. IV、RD、DID等拟实验方法的基础：潜在结果模型

a) 潜在因果模型：Rubin Causal Model

b) 一个理想情况：随机控制实验（RCT）

c) 满足条件外生假定下的估计方法

i. 匹配方法（matching）：匹配的基本思想、倾向分值匹配

ii. 匹配方法与OLS方法的异同

d) 基于Rubin因果模型的拟实验方法概述：IV, RD, DID

6. 工具变量方法（IV）

a) 传统IV方法：假设、模型设定和参数估计

b) 现代IV方法：LATE

c) IV方法应用实例

d) 使用STATA软件进行工具变量估计

7. 断点回归方法（RD）

a) RD思想和方法演进

b) 精准断点（Sharp RD）

c) 模糊断点（Fuzzy RD）

d) RD分析的一般步骤

e) 使用STATA软件进行RD估计

8. 面板数据分析方法（固定效应和随机效应模型）及倍差法（DID）

a) 面板数据分析方法及其在STATA软件中的实现：

i. 固定效应模型（FE）

ii. 随机效应模型（RE）

iii. 一阶差分（FD）

b) 经典DID模型：假设、参数估计和有效性检验

c) DID模型的拓展（包括多重差分）

d) DID方法与固定效应估计（FE）、一阶差分估计（FD）的联系和区别

e) DID方法应用实例

f) 使用STATA软件进行DID估计

联系方式：

尹老师

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