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Stata课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 

第1讲 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 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 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 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 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 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)
包含内生变量的固定效应模型
实证分析中的常见问题
Stata高级:
第1讲动态面板模型 面板VAR模型
一阶差分GMM估计量(FD-GMM)
序列相关检验、过度识别检验(Sargan检验)
模型设定常见问题(弱工具变量问题)
面板VAR模型简介
允许外生变量的PVAR模型
冲击反应函数 (IRF)、方差分解 (FEVD)
应用实例(介绍2篇论文)
第2讲截面和面板门槛模型
Bootstrap简介
截面门槛模型(Cross-sectional Threshold Model)
面板门槛模型(Panel Threshold Model)
应用实例(介绍2篇论文)
第3讲 内生性专题 I:Heckman选择模型 处理效应模型
Logit模型简介
模型设定、估计方法和结果的解释
自我选择偏误简介
Heckman选择模型(Heckman Selection Model)
处理效应模型(Treatment Effect Model)
范例:2篇文章
第4讲内生性专题II:断点回归分析(RDD)
Regression Discontinuity Design (RDD) 简介
明确断点RDD分析 (Sharp RDD)
模糊断点RDD分析 (Fuzzy RDD)
范例:2篇文章
第5讲 内生性专题III:合成控制法 (Synthetic control methods) 合成控制法简介
精讲一篇经典论文(Stata实现过程):Abadie, A., A. Diamond, J. Hainmueller, 2010, Synthetic control methods
for comparative case studies: Estimating the effect of california's tobacco control program,
Journal of the American Statistical Association, 105 (490)
第6讲 实证研究如何做?(1) 如何作规范的实证研究 (2) 课题标书的撰写 论文的选题、文献综述 (Endnote的使用)
研究贡献的挖掘和陈述
研究设计(模型设定和筛选)、数据和变量
修改报告的撰写 (与审稿人有效沟通)
课题选题和子课题的设定
研究基础、研究目标、研究内容、研究难点
特色和创新点的提炼
标书的结构和标书的修改
经验分享:一份自科基金标书
Stata论文专题:
第1讲 交互项模型中的工具变量方法
精讲:Rajan, Raghuram G, and Luigi Zingales, 1998, “Financial Dependence and Growth.”
American Economic Review 88(3)
- 如何展示和解释结果
- 如何讨论因果关系的作用机制
- 如何排除竞争性假说:混淆因素和反向因果
第2讲 工具变量法的必要性与效果
精讲:Nunn, Nathan, and Leonard Wantchekon, 2011, “The Slave Trade and the Origins of Mistrust
in Africa.” American Economic Review 101(7)
- 如何通过可观测变量的选择性评估不可观测变量的选择性
- 如何进行工具变量的证伪检验
- 如何讨论因果关系的作用渠道
第3讲 匹配方法原理
精讲:Imbens, Guido W, 2015, “Matching Methods in Practice: Three Examples.”
Journal of Human Resources 50(2)
- 如何从反事实框架理解匹配方法
- 匹配方法与OLS方法的异同
- 逐步讲解匹配方法的操作细节
第4讲 截面数据中匹配方法与工具变量法的综合运用
精讲:Aidt, Toke S, and Raphael Franck, 2015, “Democratization Under the Threat of Revolution:
Evidence From the Great Reform Act of 1832.” Econometrica 83(2)
- 如何评估系数稳定性
- 同时使用多种匹配估计方法
- 安慰剂检验与证伪检验
第5讲 连续型处理与多期双重差分方法
精讲:Nunn, Nathan, and Nancy Qian, 2011, “The Potato's Contribution to Population and Urbanization:
Evidence From a Historical Experiment.” Quarterly Journal of Economics 126(2)
亮点:
- 灵活的方程设定:平行趋势与动态效应
- 作图展示估计结果
- 变动处理时点与变动处理组
第6讲 双重差分方法与匹配方法的结合
精讲:Fowlie, Meredith, Stephen P Holland, and Erin T Mansur, 2012, “What Do Emissions Markets Deliver and to Whom?
Evidence From Southern California's NOx Trading Program.” American Economic Review 102(2
- 如何构造匹配样本进行双重差分估计
- 如何对差分结果进行匹配估计
- 如何对识别假设进行间接检验

 

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