楼主: 资料狂人
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[学科前沿] Stata暑期研讨班7月23日北京开班_Stata论文_Stata初高级 [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2018-7-10 08:43:26 |显示全部楼层

Stata暑期研讨班7月23日北京开班,本次授课首次设置为初级-高级-论文的模式;

目前有来自110余所院校的师生报名参加:

农业部农村经济研究中心,上海工程技术大学,西安财经学院,中国农业科学院农业经济与发展研究所,海南大学,郑州航空工业管理学院,东南大学,兰州大学,河南理工大学,北京联合大学,安徽工程大学,对外经济贸易大学,云南大学,暨南大学,南京邮电大学,临沂大学,大连工业大学,河源职业技术学院,西北师范大学,清华大学,山东工商学院,首都经济贸易大学,浙江大学,无锡科技职业学院,山东科技大学,唐山学院,中国农业大学,西北农林科技大学,中南财经政法大学,江西财经大学,三亚学院,辽宁大学,哈尔滨师范大学,广西大学,南开大学,天水师范学院,河南农业大学,吉林大学,安徽财经大学,Texas Christian University,山东大学,天津科技大学,上海对外经贸大学,西北民族大学,华中师范大学,苏州大学,中国青年政治学院,钦州学院,北京大学,西南财经大学,山东财经大学,东北财经大学,华东师范大学,中南大学,浙江工业大学,北京工商大学,三峡大学,浙江外国语学院,长江大学文理学院,山西财经大学,太原学院,北京信息科技大学,石河子大学,莫纳什大学,山东农业大学,西安交通大学,大连理工大学,四川大学经济学院,中国社会科学院世界经济与政治研究所,上海立信会计金融学院,南京审计学院,不列颠哥伦比亚大学,西安文理学院,西北政法大学,聊城大学,广州大学,贵州财经大学,黎明职业大学,华侨大学,西华大学,江苏师范大学,西南大学,广州军区广州总医院,河南大学规划设计有限公司,华北科技学院,燕山大学,河南牧业经济学院,河海大学,厦门理工学院,河海大学常州校区,中央财经大学,宝鸡文理学院,北京理工大学,河北软件职业技术学院,中共中央党校,上海师范大学,上海财经大学,广东财经大学,中国海洋大学,浙江财经大学,高等经济大学,西南交通大学,天津财经大学,山东理工大学,武夷学院,华南农业大学,浙江工商大学,湖南大学,华中农业大学,南京财经大学,杭州电子科技大学,河南财经政法大学,中国传媒大学,无锡城市职业技术学院,中南林业科技大学,上海大学,河北经贸大学,华南理工大学广州学院等。

有意向参加还未报名确认的抓紧时间,报满即截止,余位有限!

Stata特训_2018年暑假现场班

时间初级:2018年7月23-25日 (三天)      
          高级:2018年
7月27-29日 (三天)

          论文:2018年7月31-8月2日 (三天)
地点:北京市海淀区首师大(缴费后发送交通住宿指南)
安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑5:00-5:30
费用:
初级:3000元 /2600元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)
          高级:3300元 /2900元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)
          论文:3600元 /3200元
(仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

          初级+高级:6000元 /5200元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

          初级+论文:6200元/5400 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

          高级+论文:6500元/5700 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

          初高级+论文:9000元 /8000元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)
           (食宿自理)

连玉君_2018暑假_课程介绍及大纲.pdf (1.15 MB)

初级班报名

高级班报名

论文班报名


我要报名 (同时报名两个及全程班通道)



讲师介绍:          

      连玉君,经济学博士,副教授。2007年7月毕业于西安交通大学金禾经济研究中心,现任教于中山大学岭南学院金融系。主讲课程为“金融计量”、“计量分析与Stata应用”、“实证金融”等。

      已在《China Economic Review》、《经济研究》、《管理世界》、《经济学(季刊)》、《金融研究》、《统计研究》等期刊发表论文60余篇。连玉君副教授主持国家自然科学基金项目(2项)、教育部人文社科基金项目、广东自然科学基金项目等课题项目10余项。

       目前已完成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xtbalance、winsor2、bdiff、hausmanxt、ttable3、hhi5等。


课程特色:

1.渔非鱼。体系完整,注重模型设定思路、研究设计和结果的解释。

2.电子板书。学员听课更专注,课后复习更高效。

3.可重现。提供全套课件,包括dofile、范例数据、自编程序,课程中的估计方法和代码都可以快速移植到自己的论文中。


优惠信息:

1. 无论报初级班还是高级班,缴费成功后都享受如下优惠:

√ (a)赠送与所报课程相同等级的stata视频教程(2011年录制的),

即报初级班送初级班视频,报高级班送高级班视频,报论文班送论文班视频;

√ (b)5折优惠购买未赠送的其他Stata视频;

2,现场班老学员9折优惠;
3,同一单位三人以上同时报名9折优惠;六人以上同时报名8折优惠;
4,Stata连老师之前的现场班学员可以8折优惠参加;
5,购买过Stata全套视频,【初级+高级+论文攻略】可以9折优惠参加

6,组合优惠与折扣优惠2,3,4,5不叠加。

PS:根据报名缴费顺序安排现场座位。

       交费后如果本次因故不能参加,保留一次补课机会,无需补差价。

  
报名流程:

1. 点击“初级班/高级班/论文班/我要报名”网上提交报名信息;

2. 电话确认,订单缴费;

3. 缴费确认,开课前一周发送软件准备,电子版讲义;
4. 现场领取发票及邀请函。

PS:如报名两个班级请“我要报名”通道提交报名信息后联系QQ:28819897142881989714修改价格~


联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel: 010-68478566






stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2018-7-10 08:43:27 |显示全部楼层

初级班课程导引

      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。

      

初级班课程大纲

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

倍分法(双差分)



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

倍分法(Difference in Difference)简介

应用实例(介绍2篇论文)






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资料狂人 在职认证  发表于 2018-7-10 08:43:28 |显示全部楼层

高级班课程导引

       Stata高级班包括6个专题,重点讲述各类面板模型以及一些新近发展的内生性处理方法。主要涉及如下几个方面的内容:

      (1)面板模型:动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型(第2讲和第3讲),前者在刻画变量之间的动态关系,以及政策冲击方面非常有用;而后者则在近年中分析结构变化方面得到了广泛的应用。

      (2)内生性问题,包括传统的IV估计和GMM估计 (第1讲),这构成了第2讲(动态面板模型和面板VAR) 的理论基础;处理效应模型和倾向得分匹配分析(第5讲);断点回归分析(RDD, 第6讲)。作为上述模型的分析基础之一,在第4讲中,将介绍Logit模型;

      相对于初级班,高级班的内容在难度上,虽然难度有所增加,但思路和架构更为清楚。在学习方法上,高级班与初级班有所不同。初级班的主要目的在于打下扎实的基础,建立一个完整的学习架构,而在高级班中,我则建议大家重点学习与自己研究方向密切相关的方法,通过广泛阅读文献来掌握这些方法在不同场景下的应用条件和变通方法。


高级班课程大纲

专题名称

授课内容

第1讲 (3小时)

内生性专题 I:

IV-GMM

工具变量法(IV)

广义矩估计法(GMM)简介

内生性检验:是否存在内生性

过度识别检验:工具变量的合理性

第2讲 (3小时)

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3讲 (3小时)

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4讲 (3小时)

Logit模型


Logit模型简介

模型设定、估计方法和结果的解释

多元Logit模型 (Multinomial  Logit)

有序Logit模型 (Ordered  Logit)

应用实例(介绍2篇论文)

第5讲 (3小时)

内生性专题 II:

Heckman选择模型

处理效应模型

倾向得分匹配分析(PSM)

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)

Propensity  Score Matching (PSM) 简介

配对方法:精确配对、半径匹配、最近邻匹配等

共同支撑假设和平行假设

范例:2篇文章

第6讲 (3小时)

内生性专题III:

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






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资料狂人 在职认证  发表于 2018-7-10 08:43:29 |显示全部楼层

论文班课程导引

       在过去几期的培训结束后,我们都会收集学员的建议。大家都非常迫切地希望能够精讲一些经典论文的实证分析过程,对自己在初级和高级班的所学有一个整体的认知。对于已经开始尝试独立开展研究工作的学员而言,大家明显的感觉到,研究设计是最棘手的问题。在之前有导师指导或带领的情况下,研究主题和研究内容都是预先给定的,事实上的,完成一篇论文相当于在做一个命题作文。而一旦开始独立门户,最大的挑战是找到合适的研究题目,做一个可靠的研究设计。这其实也是实证分析工作中最难的部分。

       在本次的学术论文班中,我们就试图帮助大家解决上述问题。

       我们会提供重现每篇论文所需的所有数据和程序文件,以便保证各位可以在听课后反刍,并将这些论文中的分析方法迁移到你的研究中去。

       需要特别强调的是,虽然论文班的学习并不要求扎实的计量基础,但却要求大家要足够努力。最基本的要求是,在开课之前,要认真的研读每一篇论文,了解其研究背景、研究思路、计量方法和主要结论。在开课前,我会要求大家在线提交每篇论文的读书笔记。上课过程中,我会随机抽取学员来回答一些问题。同时,也建议大家在开课前务必掌握文献的检索方法,学会使用百度学术、谷歌学术和Endnote等文献管理软件,这助于追踪我们讲解的每篇论文的后续进展,以便发掘新的研究主题。

       虽然这些论文的研究主题与诸位所在领域可能会有比较大的差异,但是,大道至简,从这些论文中主要是学习计量方法的合理应用和研究设计的思想。


论文班课程大纲

专题名称(每讲3小时)

授课内容


第1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


第2讲 从第1篇到第2篇

发掘新的研究主题:

写完第一篇如何引申出第二篇?



[1] 叶德珠, 连玉君, 黄有光, 李东辉, 2012, 消费文化、认知偏差与消费行为偏差, 经济研究 80-92. (精讲) [PDF]

[2] Ye, Dezhu, Yew-Kwang NG, and Yujun Lian, 2015, Culture  and happiness, Social Indicators Research123, 519-547. (精讲) [PDF]

[3] Richardson, S, 2006, Over-investment of free cash  flow, Review of Accounting Studies 11, 159-189. (简要介绍) [PDF]

计量方法:OLS, FE, R2分解 (如何估计每个变量的贡献度)

§亮点:

- 他山之石可以攻玉,话题和方法的转移;

- 如何拆解干扰项这个黑盒子,从残差中抽取有用信息


第3讲 完美研究设计

Opler et  al. (1999, JFE)


Opler,  T., L. Pinkowitz, R. Stulz, R. Williamson, 1999, The Determinants and  Implications of Corporate Cash Holdings, Journal  of Financial Economics, 52 (1): 3-46. (Google学术引用超过 3000次) [PDF]

计量方法:Pooled OLS、单变量组间差异分析、统计表格和图形

§亮点:研究设计值得借鉴,是撰写硕士和博士论文的绝佳范文

主题:现金持有、公司治理


第4讲 迁移 à 创新

Faulkender  and Wang (2006, JF)


Faulkender, M., R. Wang, 2006, Corporate Financial Policy  and the Value of Cash, Journal of Finance, 61 (4):  1957-1990. [PDF]

讲解重点:如何从现有文献出发,探索新的研究主题

计量方法:OLS、稳健性分析、衡量偏误、交叉项的应用和解释

§亮点:选题视角和研究设计值得借鉴,衡量偏误和模型设定等也处理的很妥当

主题:现金持有、融资约束。

这篇文章在谷歌学术的引用率超过1500次,引申出了一系列新的话题,很多论文则采用该文的方法研究其他领域的问题。


第5讲 政策冲击如何分析?

政策时点不同的多期DID


Beck, T.,  R. Levine, A. Levkov, 2010, Big bad banks? The winners and losers from bank  deregulation in the united states, Journal of Finance, 65 (5):  1637-1667. [PDF]多期DID

政策发生时点不同

如何图示DID分析效果

如何剖析政策效果背后的机制

研究设计值得借鉴

数据收集的思路很好


第6讲 孤零零一个实验对象

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):

[1] 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): 493-505. [PDF]

以一篇中文文献为例,介绍该模型的具体应用:

[2] 苏治, 胡迪, 2015, 通货膨胀目标制是否有效?——来自合成控制法的新证据, 经济研究, (6):  74-88. [PDF]

§亮点:样本中有多个国家实施了通胀目标制,作者多次使用SMC,分别对每个国家进行分析;同时,作者对SMC相对于DID和PSM的优劣进行了详细的论述。






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资料狂人 在职认证  发表于 2018-7-10 08:44:24 |显示全部楼层
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weinamaleny 在职认证  发表于 2018-7-10 08:48:18 |显示全部楼层

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Stata初级班: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。
Stata高级班:相对于初级班,高级班的内容在难度上,虽然难度有所增加,但思路和架构更为清楚。在学习方法上,高级班与初级班有所不同。初级班的主要目的在于打下扎实的基础,建立一个完整的学习架构,而在高级班中,我则建议大家重点学习与自己研究方向密切相关的方法,通过广泛阅读文献来掌握这些方法在不同场景下的应用条件和变通方法。
Stata论文班:我们会提供重现每篇论文所需的所有数据和程序文件,以便保证各位可以在听课后反刍,并将这些论文中的分析方法迁移到你的研究中去。
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zhang1969 发表于 2018-7-10 08:57:19 |显示全部楼层

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friedmann 发表于 2018-7-10 09:06:21 |显示全部楼层

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sunwaiter 发表于 2018-7-10 09:08:41 |显示全部楼层

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chengganglee 发表于 2018-7-10 09:11:48 |显示全部楼层

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GMT+8, 2018-9-23 09:30