Stata 寒假研讨班课程简介 - Gitee · PDF file...

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  • Stata寒假研讨班课程简介

    (2019年 1月 17-27日)

    课程概要

    Stata寒假全程班

    培训时间:2019年 1月 17日-27日 (九天)

    培训地点:北京 中国青年政治学院

    课程详情:http://www.peixun.net/view/1224.html Stata寒假初级班

    培训时间:2019年 1月 17日-19日 (三天)

    培训地点:北京 中国青年政治学院

    课程详情:http://www.peixun.net/view/307_detail.html

    Stata寒假高级班

    培训时间:2019年 1月 21日-23日 (三天)

    培训地点:北京 中国青年政治学院

    课程详情:http://www.peixun.net/view/308_detail.html

    Stata寒假论文班

    培训时间:2019年 1月 25日-27日 (三天)

    培训地点:北京 中国青年政治学院

    课程详情:http://www.peixun.net/view/1135.html

    主讲嘉宾

    主讲:初级班+高级班

    连玉君 ,中山大学岭南学院副教授,博士生导师。已 在《China Economic Review》、《经济研究》、《管 理世界》、《经济学(季刊)》等期刊发表论文 60余篇。 已完成 Panel VAR、Panel Threshold、Two-tier Stochastic Frontier等计量模型的 Stata实现程序,并编 写过几十个小程序,如 winsor2, bdiff, ua等。连老师团 队一直积极分享 Stata应用中的点点滴滴,开设了 [Stata连享会-简书],[Stata连享会-知乎] 两个专栏, 并定期在微信公众号 (StataChina) 中发布精彩推文。

    主讲:论文班

    江艇,香港科技大学商学院经济学博士,中国人民大学 经济学院副教授,人大国家发展与战略研究院研究员, 人大微观数据与实证方法研究中心副主任。主要研究领 域为经济增长与发展、城市经济学、新政治经济学,在 Economics Letters、Review of Development Economics、《经济研究》、《管理世界》、《世界经 济》等国内外著名学术刊物上发表多篇论文,曾应邀在 多所高校讲授“应用微观计量经济学”课程并广受好评。

    http://www.peixun.net/view/1224.html http://www.peixun.net/view/1224.html http://www.peixun.net/view/307_detail.html http://www.peixun.net/view/308_detail.html http://www.peixun.net/view/1135.html http://lingnan.sysu.edu.cn/node/151 https://www.jianshu.com/u/69a30474ef33 https://www.zhihu.com/people/arlionn

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    Stata连享会现场班精品课程:https://gitee.com/arlionn/stata_training

    Stata寒假研讨班课程简介

    初级班

     授课嘉宾:连玉君(中山大学)

     时间:2019年 1月 17日-19日 (三天)

     地点:北京 中国青年政治学院

     课程详情:http://www.peixun.net/view/307_detail.html

     授课安排

    (1) 授课方式:采用 Stata15软件,中文多媒体互动式授课方式

    (2) 授课时间:上午 9:00-12:00,下午 14:00-17:00(17:00-17:30答疑)。

    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),是第 4讲和第 4讲内容的延伸和应用,

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    Stata连享会现场班精品课程:https://gitee.com/arlionn/stata_training

    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。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?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。

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    2019寒假 Stata初级班课程大纲 (连玉君主讲)

    报名咨询:魏老师 Tel:010-68478566;13581781541

    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: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

    何谓个体效应?

    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