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Stata高级,出神入化(高级班)

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Stata高级视频教程共9讲,共48个视频文件,总计50余个学时。
第1-5讲介绍计量经济学中最为常用的五种估计方法,包括:普通最小二乘法(ols)、广义最小二乘法(gls)、非线性最小二乘法(nls)、最大似然法(mle)和广义矩估计法(gmm)。
第6讲介绍时间序列模型,包括:arima模型、var模型、单位根检验、协整分析、误差修正模型、garch模型。
第7讲介绍面板数据模型,包括:固定效应模型、随机效应模型、异方差和序列相关、动态面板模型、面板随机系数模型、面板随机前沿模型、面板单位根检验、面板协整分析等。
第8讲介绍Stata编程技巧,包括:输入项、输出项的设定,子程序、可分组执行、可重复执行等程序高级功能,及帮助文件的编写方法。
第9讲介绍自抽样和模拟分析,包括:bootstrap(自抽样)、组合检验(permutation tests)、刀切法(jackknife)和蒙特卡洛模拟。

Stata高级,出神入化(高级班)

1. 普通最小二乘法(OLS)

1.1OLS的基本原理

1.2解读OLS回归结果

1.3残差分析与稳健型估计

1.4 残差分析与稳健型估计

1.5 管理多个回归结果

2.广义最小二乘法(GLS)

2.1 GLS的基本思想

2.2 异方差

2.3 序列相关

2.4 似无相关模型(SUR)

3.非线性最小二乘法(NLS)

3.1 NLS的基本思想

3.2 NLS程序的编写

3.3 范例:估计动态部分调整模型

4.最大似然估计(MLE)

4.1 MLE的基本原理

4.2 似然函数的设定

4.3 程序的调试、起始值的设定和相关问题

4.4 范例:线性回归模型、Logit模型、Probit模型

5.工具变量法与GMM

5.1 内生性问题与工具变量法

5.2 两阶段最小二乘法(2SLS)

5.3 广义矩估计法(GMM)

5.4 过度识别检验(Sargan检验与Hausman检验)

5.5 弱工具变量问题

6.时间序列分析

6.1 时间序列资料的处理

6.2 ARIMA模型

6.3 向量自回归(VAR)模型:估计和检验

6.4 向量自回归(VAR)模型:因果检定和冲击反应

6.5 单位根检验

6.6 协整分析和误差修正模型

6.7 ARCH模型(GARCH,E-GARCH,T-GARCH)

7.面板数据模型

7.1 静态面板模型:固定效应 v.s. 随机效应

7.2 时间效应、模型的筛选和常见问题

7.3 异方差、序列相关和截面相关

7.4 内生性问题(面板IV-GMM估计)

7.5 动态面板模型(Difference GMM和System GMM)

7.6 面板随机系数模型

7.7 面板随机前沿模型

7.9 面板协整分析

8.STATA高级程序

8.1暂元的高级功能

8.2暂时性物件

8.3输入项

8.4输出项

8.5可分组执行的程序

8.6可重新显示结果的程序

8.7子程序

8.8程序勘误与调试

8.9帮助文件的编写

9.模拟分析(Simulation)与自体抽样(Bootstrap)

9.1随机数的产生和常用分布

9.2Bootstrap

9.3 Jackknife(刀切法)

9.4 Permutation Tests(组合检验)

9.5 Monte Carlo Simulation(蒙特卡罗模拟分析)

9.6 模拟数据的



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课程概况

规格:48课时, 1.62G

培训形式:视频教程,购买后发送下载地址到邮箱 或者快递DVD

使用权限:绑定2台电脑使用,无限次观看,老师在线答疑

使用方法:下载课程(或DVD拷贝)到本地电脑,用密码激活,激活后就可离线观看

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课程详情

购买优惠: Stata初级班+Stata高级班+Stata论文专题视频=1600元

培训目的:
  使学员熟练使用Stata进行实证分析工作,主要包括:
(1)掌握多种常用的估计方法(如普通最小二乘法、广义最小二乘法、非线性最小二乘法、最大似然估计、iv估计和gmm);
(2)学会估计和分析时间序列和面板数据常用模型(如单位根检验、协整分析、var、固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型、面板单位根检验和面板协整分析等等);
(3)学会编写一个完整的Stata程序;
(4)学会应用Stata进行抽样和模拟分析,包括bootstrap和monte carlo模拟分析

课程特色:
  Stata高级视频教程非常强调计量理论和应用的结合。在讲解每一个计量模型的过程中,我们会首先介绍该模型的理论基础和基本思想,进而结合实例讲解该模型在Stata中的操作方法。课程的主要特色包括:
(1)强调计量理论与应用的结合。
(2)以专题的方式讲解实证分析中常用的各种计量模型,并辅以大量的实例,有助于学员迅速理解各个模型的基本思想,掌握其估计和检验方法。
(3)借助计算机模拟数据来理解不同估计方法的优劣,这一方面有利于学员理解不同估计量的小样本性质,另一方面也有助于学习模拟数据的产生方法。这也是最近几年国外计量经济学教学的一个主要发展方向。
(4)提供了实证分析过程中经常遇到的一些细节问题的处理方法,这是传统教科书中不会涉及的,但在实证分析过程中却又非常重要的问题。

培训内容目录:[点击观看]
   Stata高级视频教程共9讲,共48个视频文件,总计50余个学时。
   第1-5讲介绍计量经济学中最为常用的五种估计方法,包括:普通最小二乘法(ols)、广义最小二乘法(gls)、非线性最小二乘法(nls)、最大似然法(mle)和广义矩估计法(gmm)。
   第6讲介绍时间序列模型,包括:arima模型、var模型、单位根检验、协整分析、误差修正模型、garch模型。这些模型基本上涵盖了宏观时间序列、金融时间序列分析中的常用工具。
   第7讲介绍面板数据模型,包括:固定效应模型、随机效应模型、异方差和序列相关、动态面板模型、面板随机系数模型、面板随机前沿模型、面板单位根检验、面板协整分析等。这些模型由浅入深,基本上涵盖了目前文献中使用的多数面板分析方法。
   第8讲介绍Stata编程技巧,包括:输入项、输出项的设定,子程序、可分组执行、可重复执行等程序高级功能,以及帮助文件的编写方法。通过本讲的学习,学员将能够独立编写复杂的Stata程序,这些程序和Stata官方提供的程序完全一致。
   第9讲介绍自抽样和模拟分析,包括:bootstrap(自抽样)、组合检验(permutation tests)、刀切法(jackknife)和蒙特卡洛模拟。不同于传统的假设检验和统计推断方法,这些方法都是以计算机模拟和抽样为基础的,在最近十年中得到了越来越广泛的应用。通过本讲的学习,学员将快速理解并掌握这些看似高深的计量方法。
   以上各讲都以专题的形式进行讲解,其中不但包含了Stata官方提供的常用命令,还包含了大量外部命令(300多个),为学员提供了强有力的实证分析工具。

课程配套资料:
1.本课程中使用的 do 文档和 ado 文档
2.范例数据(Stata官方范例数据包)、中国宏观经济、中国上市公司范例数据
3.Stata 外部命令包:plus(包含300多个外部命令)

配套资料的使用方法:
为了方便起见,请将Stata安装于d盘根目录下,并执行如下操作:
1.请将”plus”文件夹存放于 d:\Stata10\ado 目录下,该文件夹中包含了300多条Stata外部命令。
2.请将”examples”文件夹存放于 d:\Stata10\ado 目录下,该文件夹包含了几十个Stata官方提供的范例数据文件,以便大家练习使用。
3.请将”net_course”文件夹存放于 d:\Stata10\ado\personal 目录下,该文件夹中包含了视屏教程中涉及的所有文本讲义和范例数据。
4.请将”profile.do”文件存放于 d:\Stata10 目录下,该文件定义了Stata启动时所需的一些基本设定,学员可打开此文件,根据自己的需要做适当的修改。

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zitahua 2017-12-26 16:35

你好,我只是自己学习过计量经济学的内容,没怎么用过stata ,能够听懂吗?课程费用可以开发票吗? 。 回复(1)

zengxia316 2017-12-29 11:06

您好可以听懂的,从初级班开始学,课程费用可以开培训费发票。有问题可以咨询我们在线客服QQ2881989715 评论(0)
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积极向上的blue 2017-04-19 12:24

麻烦课程里有面板满看模型的ado文件么 。 回复(1)

zengxia316 2017-04-22 10:43

您好 配套资料有提供的。 评论(0)
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