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Stata暑假特训-2018初级班

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在初级班中,我力求将三天的课程设置成一个比较完整的体系,目的有二:
其一,希望大家经过三天的学习(尚需另外花费1-2个月的时间演练吸收),能对基本的统计和计量分析方法有所掌握,能读懂多数期刊论文中使用的分析方法;
其二,希望诸位能建立起stata的基本架构,熟知stata能做什么、如何做?以期为后续学习打下宽厚扎实的基础。

上课信息

上课时间: 2018年7月23-25日 (三天)
上午9:00至12:00; 下午2:00至5:00; 答疑5:00至5:30

上课地点: 北京市海淀区首都师范大学北1区

Stata暑假特训-2018初级班

第1讲 (3小时) Stata简介

数据的导入和导出

执行指令和基本统计分析

do文件和log文件的使用

帮助文件的使用和外部命令的获取

一篇范例文档

第2讲 (3小时) 数据处理

数据的横向合并和纵向追加

重复样本值、缺漏值和离群值的处理

基本统计量的呈现

基本统计分析(组间均值差异和中位数差异检验)

文字变量的处理

大型数据的处理范例(GTA数据库和工业企业数据库)

第3讲 (3小时) Stata程序

局域暂元和全局暂元(local, global)

控制语句(条件语句、循环语句)

Stata中的各类函数

分组回归分析

范例:盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算

第4讲 (3小时)普通最小二乘法 (OLS)

线性回归模型估计方法(OLS)

假设检验和统计推断

稳健性标准误:Bootstrap、Jackknife、聚类调整

虚拟变量

第5讲 (3小时) 模型的设定和解释

交乘项和平方项的使用及解释

边际效应:估计和图示

R2分解和贡献度分析

分组回归和组间系数差异检验

估计结果的呈现和分析

范文2篇

第6讲 (3小时) 静态面板数据模型, 倍分法(双差分)

静态面板模型:固定效应和随机效应

基于Bootstrap的Hausman检验

异方差和序列相关(Bootstrap、Cluster调整标准误)

包含内生变量的固定效应模型

实证分析中的常见问题

倍分法(Difference in Difference)简介

应用实例(介绍2篇论文)


报名时间 2018-04-27 00:00 至 2018-07-22 00:00
培训时间 2018年7月23-25日 (三天)
培训地点 北京市海淀区首都师范大学北1区
培训费用 3000元 /2600元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)
授课安排 上午9:00至12:00; 下午2:00至5:00; 答疑5:00至5:30


2018年Stata暑假研讨初级班课程简介


课程导引    

实证分析中,最伤神和耗时的事情莫过于研究设计和数据处理。在以往的授课中,很多同学和老师都是在听完了高级班的课程以后,又返回头来听初级班的内容。他们有一个共同的感触就是,没有一个扎实的基础,以及对计量经济学和Stata整体架构的认识,后续的学习成本会越来越高。

在初级班中,我力求将三天的课程设置成一个比较完整的体系,目的有二:

其一,希望大家经过三天的学习(尚需另外花费1-2个月的时间演练吸收),能对基本的统计和计量分析方法有所掌握,能读懂多数期刊论文中使用的分析方法;

其二,希望诸位能建立起stata的基本架构,熟知stata能做什么、如何做?以期为后续学习打下宽厚扎实的基础。

翻阅Top期刊上的论文,你会发现多数论文并没有使用非常复杂的方法,关键在于论文的想法或视角比较独特,并使用了恰当的方法来论证。这里的关键在于研究设计,而这在目前的计量教科书中鲜有涉及。为此,本次研讨班突出两个特点:一方面,我会努力把基础知识讲解透彻,进度上不求快;另一方面,我在每个专题中都会提供了2-3篇比较经典的论文,展示这些方法的合理应用。

在内容的安排上,基本上遵循了由浅入深,循序渐进的思路。第1-3讲依序介绍stata的基本用法、数据处理和程序编写,学习这些内容无需太多的计量经济学基础,但对于提高实证分析能力和分析效率,大有裨益,。第4-5讲介绍文献中使用频率最高的线性回归模型,包括OLS的原理、结果的解释,以及虚拟变量和交乘项的使用等。对于这些内容的深刻理解和熟练掌握,构成了后续,多种主流实证模型的基础,例如,目前文献中广泛使用的固定效应模型 (FE),倍分法 (DID),断点回归设计 (RDD) 等方法,本质上就是在传统的线性模型基础上,增加一些虚拟变量或交乘项,配合巧妙的研究设计,来实现对不可观测的个体效应的控制,以及对政策效应的估计。第6讲介绍固定效应模型 (FE) 和倍分法(DID),是第4讲和第4讲内容的延伸和应用,也是目前解决遗漏变量和内生性问题比较常用的方法。

具体说明如下:

在第1-2讲中,笔者会以一篇文章为实例,说明Stata的基本语法结构,并对数据处理过程中的关键问题进行介绍,如离群值的处理、文字变量的处理等。就我个人的经验而言,数据处理能力的高低直接决定实证分析的效率,而对于离群值的处理是否妥善会直接影响全文结果的稳健性,是多数人不够重视但却至关重要的问题。

第3讲中介绍Stata编程的基础知识。但凡提及写程序,很多人都会产生恐惧心理,其实,一旦掌握了最基本的原理和语法格式,Stata中的程序设定并没有想象的那么困难。更为重要的是,对于多数人而言,由于并不需要写完整的ado文档,因此只需要学会最基本的条件语句和循环语句即可,难度又会进一步降低。

第4讲和第5讲介绍实证分析中的模型设定和结果解释问题。很多人会觉得OLS过于简单,但Top期刊中使用最多的仍然是OLS,如何合理的构建模型、解释结果便成为实证分析中必须掌握的。我精选了大家经常面临的几个专题并结合论文进行讲解,包括:虚拟变量的使用、交叉项的使用和解释、分组回归的合理设定和假设检验,还有在经济学和金融学中相对较新的R2贡献度分析。

      第6讲介绍了目前广泛应用的面板数据模型和倍分法(Difference inDifference, DID)。由于面板资料的获取越来越方便,目前多数研究中使用的都是面板数据。在讲解这些模型的基本思想和估计方法的过程中,笔者会将重点放在模型含义和应用范围上来。例如,对于同一笔数据而言,何时采用OLS进行估计,何时采用FE估计?不同的方法之间有何差异和关联?结果背后的经济含义如何解读?对于倍分法,其背后的核心思想非常简单,但是在实证分析中有诸多需要解决的问题:共同趋势假设如何检验?多期DID如何估计?政策实施时点不同时如何估计?掌握这些方法有助于大家合理控制内生性问题,以便得到更为可信的结论。


初级班课程大纲

专题名称

授课内容

第1讲 (3小时)

Stata简介

数据的导入和导出

执行指令和基本统计分析

do文件和log文件的使用

帮助文件的使用和外部命令的获取

一篇范例文档

第2讲 (3小时)

数据处理

数据的横向合并和纵向追加

重复样本值、缺漏值和离群值的处理

基本统计量的呈现

基本统计分析(组间均值差异和中位数差异检验)

文字变量的处理

大型数据的处理范例(GTA数据库和工业企业数据库)

第3讲 (3小时)

Stata程序

局域暂元和全局暂元(local, global

控制语句(条件语句、循环语句)

Stata中的各类函数

分组回归分析

范例:盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算

第4讲 (3小时)

普通最小二乘法

(OLS)

线性回归模型估计方法(OLS

假设检验和统计推断

稳健性标准误:BootstrapJackknife、聚类调整

虚拟变量

第5讲 (3小时)

模型的设定和解释

交乘项和平方项的使用及解释

边际效应:估计和图示

R2分解和贡献度分析

分组回归和组间系数差异检验

估计结果的呈现和分析

范文2

第6讲 (3小时)

静态面板数据模型

倍分法(双差分)

静态面板模型:固定效应和随机效应

基于BootstrapHausman检验

异方差和序列相关(BootstrapCluster调整标准误)

包含内生变量的固定效应模型

实证分析中的常见问题

倍分法(Difference in Difference)简介

应用实例(介绍2篇论文)


联系方式:

魏老师
QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

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