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課程目錄:Stata初級培訓
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課程大綱:

          Stata初級培訓

 

 

 

 

第1講 Stata基礎操作

1.1 Stata介紹

1.2 Stata菜單操作

1.3 Stata命令與幫助文件

1.4 do文件創建與優化

1.5 標量與矩陣

1.6 Mata矩陣創建與應用

 

第2講 Stata程序與編程

2.1 局域暫元與全局暫元

2.2 條件與循環語句

2.3 程序入門與語法解析

2.4 ado文件

2.5 Stata示例: LM和GMM估計的代碼編寫

 

第3講 數據管理與可視化

3.1 各類數據的導入與導出

3.2 縱橫向數據合并

3.3 加總與轉置

3.4 Wind數據轉換為Stata面板數據

3.5 數據描述性統計

3.6 數據的圖形顯示

 

第4講 線性回歸模型

4.1 regress估計與結果解釋

4.2 R2分解與邊際效應

4.3 異方差、聚類-穩健標準誤

4.4 模型設定檢驗與模型的診斷

4.5 模型的穩健性檢驗

4.6 樣本內預測與加權的預測

4.7 例文軟件實現與解讀:

Bhaskaran K, Gasparrini A,Hajat S, et al. Time series regression studies in environmental epidemiology

[J]. International journal of epidemiology,

 

第5講 線性工具變量回歸(IV)

5.1 內生性與工具變量

5.2 IV估計量:IV、2SLS和GMM

5.3 恰好與過度識別模型的IV估計

5.4 弱工具變量

5.5 3SLS系統估計

5.6 相關隨機系數模型的工具變量估計量

5.7 例文軟件實現與解讀:

AcemogluD, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins of comparative development: An empirical investigation[J]. American Economic Review,

 

第6講 中介效應與調節效應(IV)

6.1 中介效應模型與檢驗方法

6.2 調節效應模型與邊際效應分解

6.3 中介調節效應模型與檢驗方法

6.4 調節中介效應模型與檢驗方法

6.5 中介效應的4種效應分解:med4way

6.6 例文軟件實現與解讀:

李姝等. 非控股股東參與決策的積極性與企業技術創新[J]. 中國工業經濟,

 

第7講 靜態線性面板數據模型

7.1 面板數據管理

7.2 估計量比較:混合OLS、組內、組間與一階差分

7.3 究竟該用固定效應還是隨機效應模型

7.4 截面相依、異方差與序列相關條件下的面板模型估計

7.5 內生性與IV估計

7.6 高維交互固定效應:reghdfe與ivreghdfe

7.7 例文軟件實現與解讀:

謝呈陽,胡漢輝.中國土地資源配置與城市創新:機制討論與經驗證據[J].中國工業經濟,

 

第8講 雙重差分模型(DID)

8.1 政策評估兩類偏誤:時間效應與選擇偏誤

8.2 同一時點政策實施的DID

8.3 多時點政策實施的DID

8.4 平行趨勢假設檢驗

8.5 安慰劑檢驗:隨機生成實驗組

8.6 例文軟件實現與解讀:

曹清峰.國家級新區對區域經濟增長的帶動效應——基于70大中城市的經驗證據.中國工業經濟,

 

第9講 分位數回歸模型(QR)

9.1 為什么需要分位數回歸

9.2 QR的估計方法

9.3 內生性分位數回歸

9.4 計數數據的QR

9.5 分位數系數圖示法

9.6 面板分位數估計及內生性初探

9.7 廣義分數模型估計

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