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課程目錄:Stata初級培訓(xùn)
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課程大綱:

          Stata初級培訓(xùn)

 

 

 

 

第1講 Stata基礎(chǔ)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(chuàng)建與優(yōu)化

1.5 標(biāo)量與矩陣

1.6 Mata矩陣創(chuàng)建與應(yīng)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(huán)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(shù)據(jù)管理與可視化

3.1 各類數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出

3.2 縱橫向數(shù)據(jù)合并

3.3 加總與轉(zhuǎn)置

3.4 Wind數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Stata面板數(shù)據(jù)

3.5 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

3.6 數(shù)據(jù)的圖形顯示

 

第4講 線性回歸模型

4.1 regress估計與結(jié)果解釋

4.2 R2分解與邊際效應(yīng)

4.3 異方差、聚類-穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤

4.4 模型設(shè)定檢驗與模型的診斷

4.5 模型的穩(wěn)健性檢驗

4.6 樣本內(nèi)預(yù)測與加權(quán)的預(yù)測

4.7 例文軟件實現(xiàn)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(nèi)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(tǒng)估計

5.6 相關(guān)隨機(jī)系數(shù)模型的工具變量估計量

5.7 例文軟件實現(xiàn)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(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)(IV)

6.1 中介效應(yīng)模型與檢驗方法

6.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型與邊際效應(yīng)分解

6.3 中介調(diào)節(jié)效應(yīng)模型與檢驗方法

6.4 調(diào)節(jié)中介效應(yīng)模型與檢驗方法

6.5 中介效應(yīng)的4種效應(yīng)分解:med4way

6.6 例文軟件實現(xiàn)與解讀:

李姝等. 非控股股東參與決策的積極性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第7講 靜態(tài)線性面板數(shù)據(jù)模型

7.1 面板數(shù)據(jù)管理

7.2 估計量比較:混合OLS、組內(nèi)、組間與一階差分

7.3 究竟該用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型

7.4 截面相依、異方差與序列相關(guān)條件下的面板模型估計

7.5 內(nèi)生性與IV估計

7.6 高維交互固定效應(yīng):reghdfe與ivreghdfe

7.7 例文軟件實現(xiàn)與解讀:

謝呈陽,胡漢輝.中國土地資源配置與城市創(chuàng)新:機(jī)制討論與經(jīng)驗證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第8講 雙重差分模型(DID)

8.1 政策評估兩類偏誤:時間效應(yīng)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(shè)檢驗

8.5 安慰劑檢驗:隨機(jī)生成實驗組

8.6 例文軟件實現(xiàn)與解讀:

曹清峰.國家級新區(qū)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的帶動效應(yīng)——基于70大中城市的經(jīng)驗證據(jù).中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第9講 分位數(shù)回歸模型(QR)

9.1 為什么需要分位數(shù)回歸

9.2 QR的估計方法

9.3 內(nèi)生性分位數(shù)回歸

9.4 計數(shù)數(shù)據(jù)的QR

9.5 分位數(shù)系數(shù)圖示法

9.6 面板分位數(shù)估計及內(nèi)生性初探

9.7 廣義分?jǐn)?shù)模型估計

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