高级计量Stata之因果推断北京2025年8月开班_陈强老师主讲-经管之家官网！

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2025年8月7-10日@北京

陈强老师本人亲授四天+课后无时限亲自答疑

额外赠送陈强老师计量经济学46小时视频课

高级计量Stata之因果推断，根据缴费顺序安排座位

课程信息

时间：2025年8月7-10日（四天）

地点：北京市

授课方式： 陈强老师面授四天+课后无时限亲自答疑

课程资料：课程PPT、数据集、do文档及相关论文。

特色 #1 通过四天心无旁骛的学习，全面而深入地了解高级计量学在因果推断方面的最新方法及Stata案例实操。这是其他短期培训所无法比拟的。
特色 #2在夯实计量理论基础的同时，迅速将学员们拉到当代计量实证研究的最前沿，使学员们可以先知先觉、决胜未来。
特色 #3 现场班全程由经典教材《高级计量经济学及Stata应用》的作者陈强教授主讲。你或许知道该书因条理清晰、通俗易懂、深入浅出而好评如潮，但只有上过陈强老师课的学生才能体会到，陈老师的现场授课所具有的直指人心之独特魅力，帮助学员立刻进入高级计量的境界，融会贯通，恍然大悟。

授课嘉宾简介

陈强，分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位，2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位，现任山东大学经济学院教授，博士生导师。主要研究领域为计量经济学、机器学习、经济史。已发表论文于Oxford Economic Papers (lead article)，Economica，Journal of Comparative Economics，Stata Journal，《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。著有畅销教材《高级计量经济学及Stata应用》（第2版，2014），《计量经济学及Stata应用》（2015），《机器学习及R应用》（2020）与《机器学习及Python应用》（2021）。2010年入选教育部新世纪人才支持计划。

课程简介：

本次高级计量Stata之因果推断现场班，将根据多次现场班的反馈进一步完善。

在课程内容的设计上，主要指导思想是在较短时间内，将高级计量Stata的因果推断精髓及最新方法，以最通俗生动的语言以及大量的案例交给学员。在夯实计量理论基础的同时，特别注重因果推断的具体应用，迅速将学员们拉到当代计量实证研究的最前沿。

由于学员的基础不同，本课程仅对学员背景做最低要求，只要学员学过本科计量经济学及初级Stata操作即可。因为“大道至简至易”，高级计量与初级计量的本质是一样的，学子们最需要的是能够直指人心地洞明计量原理与操作工具，然后得心应手地用于实战。

正如许多学员所说，士别四日，或刮目相看！Now or Never！

目标学员：

经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生。

培训目的：

掌握高级计量经济学因果推断的核心方法及Stata操作，不再茫然，知其然而知其所以然，迅速成为处理数据及定量分析的高手。

课程特色：

直观地解释高级计量经济学方法，通过案例学习相应的Stata操作，深入浅出地介绍实证分析与论文写作的精髓。

课程配套资料：

课程PPT、数据集、do文档及相关论文。

课程内容：

第1讲，随机实验与自然实验。
随机实验是实证研究的黄金标准。
内容：随机实验，自然实验，内部有效性，外部有效性，最小二乘法（OLS），二值选择模型（Probit，Logit）。
案例：班级规模与学习成绩（Hanushek,1999），种族与就业歧视（Bertrand and Mullainathan, 2004），就业经历与未来就业（Pallais, 2014），最低工资与劳动力需求（Card and Krueger, 1994），参军与长期收入（Angrist,1990）。
第2讲，工具变量法。
工具变量法是解决内生性的通用方法。
内容：2SLS，LIML，GMM，弱工具变量，过度识别检验，排他性约束，内生性检验，移动份额工具变量法(shift-share IV，即Bartik IV），异质性工具变量法（局部处理效应，LATE）。

案例：出生季度与教育年限（Angrist and Krueger,1991）；殖民者死亡率与制度（Acemogluet al., 2001）；经济增长与非洲内战（Miguel et al., 2004）；国企改革的作用（Groves et al., 1994）；警察与犯罪率（Levitt, 1997）；科举制对人力资本积累的长期影响（Chen et al., 2020）；美国年轻男子的教育回报（Griliches,1976）；进口竞争对美国当地劳动力市场的影响（Autor et al., 2013）。

第3讲，匹配估计量。
本讲介绍基于非混杂性（unconfoundedness）的一系列估计方法。
非混杂性意味着，若控制处理前的特征（pretreatment characteristics），则处理变量不再有内生性。
内容：匹配估计，倾向得分匹配（PSM; Rosenbaum and Rubin, 1983; Abadie and Imbens, 2016），回归调整法（regression adjustment；也称结果回归，outcomeregression），逆概加权法（inverse probability weighting），双重稳健估计（doubly robust estimation）。
案例：就业培训的处理效应（LaLonde, 1986; Dehejia and Wahba, 1999）。
第4讲，断点回归与拐点回归。
由于在断点附近存在局部随机分组，故断点回归的效力接近于随机实验，日益为研究者所青睐（Thistlethwaite and Campbell, 1960; Imbens and Kalyanaraman, 2009; Calonicoet al., 2014）。
内容：精确断点回归，模糊断点回归，密度（操纵）检验，稳健性检验，拐点回归（Nielsen et al., 2010; Card et al., 2015a, 2015b）。
案例：冬季燃煤取暖与人均寿命（Chen et al., 2013）；扶贫政策的效应（Meng, 2013）；买房落户与户口价值（Chen et al., 2019）；美国参议院选举的在位者优势（Cattaneo etal., 2015）。
第5讲，合成控制法。
在评价某处理地区的政策效应时，将控制地区进行最优的线性组合，以构造合成控制地区进行对比，这是估计处理效应的流行方法（Abadie and Gardeazabal, 2003; Abadie et al., 2010）。
内容：比较案例分析，合成控制法，空间安慰剂检验，时间安慰剂检验，混合安慰剂检验（Chen and Yan, 2023），留一稳健性检验。
案例：马里矣尔船运（Mariel boatlift；Card, 1990）；西班牙巴斯克地区恐怖活动的经济后果（Abadie and Gardeazabal, 2003）；加州控烟法的成效（Abadieet al., 2010）；德国统一的政策效应（Abadie et al., 2015）。
第6讲，回归控制法。
与合成控制法类似，但回归控制法使用回归法来构成反事实的控制地区（Hsiao et al., 2012; Hsiao and Zhou, 2019），比合成控制法更为简便易行。
内容：回归控制法，安慰剂检验，含协变量的回归控制法，分位数控制法（Quantile Control Method; Chen et al., 2023）。
案例：香港回归及与中国内地经济整合的效应（Hsiao et al., 2012）；德国统一的政策效应（Abadie et al.,2015）；四万亿经济刺激的效应（Ouyang and Peng, 2015）；上海与重庆房产税试点的效应（Du and Zhang, 2015）；高铁开通的政策效应（Ke et al.,2017）；房票政策的房价效应（方诚、陈强，2021）。
第7讲，两期DID。
这是最基本的双重差分法模型，也是理解DID的基石。
内容：差分估计量，双重差分估计量，平行趋势假定（Parallel Trend Assumption, PTA），条件平行趋势假定（Conditional PTA），双向固定效应模型，PSM-DID（Heckmanet al., 1997, 1998），逆概加权估计（Abadie, 2005），双重稳健估计（Sant’Anna and Zhao, 2020）。
案例：伦敦霍乱的自然实验；就业培训的政策效应（Ashenfelter, 1978）；最低工资立法与劳动力需求（Card andKrueger, 1994）。
第8讲，经典多期DID。
经典多期DID模型包括两组（即处理组与控制组）与两时段（即处理前与处理后），而个体受政策冲击时间均相同；故也称为经典2x2DID。多期DID使得平行趋势假定的检验成为可能，且可使用事件分析法（event study）考察动态处理效应。
内容：平行趋势图，平行趋势检验，安慰剂检验，分组异质性，多期PSM-DID。
案例：漕粮海运与大运河沿线叛乱（Cao and Chen, 2022）；人工智能翻译与国际贸易（Brynjolfssonet al., 2019）。
第9讲，交叠DID。
在交叠DID（Staggered DID）模型中，个体受政策处理时间不尽相同，但处理状态不可逆（irreversible treatment），即处理变量只能由0变为1，而不能从1变为0（即不允许政策退出），也称为“吸入式处理”（absorbing treatment）。在此框架下，若存在异质性处理效应（处理效应随个体或时间而异），则双向固定效应模型一般会有偏差，需使用异质性稳健的估计量，即在异质性效应情况下依然成立的估计方法。
内容：静态回归系数的Bacon分解（Goodman-Bacon, 2021），动态回归系数的Sun-Abraham分解（Sun and Abraham, 2021），交互加权估计（Interaction Weighted Estimation; Sun and Abraham, 2021），CSDID估计（Callaway and Sant’Anna, 2021，含结果回归、逆概加权估计，默认为双重稳健估计），二阶段DID（DID2S; Gardner, 2022），扩展TWFE估计（Wooldridge，2021），堆叠回归（Stacked Regression; Cengiz et al., 2019）。

案例：银行管制放松与收入分配（Beck et al., 2010）；住院治疗的经济后果（Sun and Abraham,2021）；最低工资对青少年就业的影响（Callaway and Sant’Anna, 2021）；最低工资对低薪岗位的影响（Cengiz et al., 2019）。
第10讲，一般DID与连续DID。
在一般DID（General DID）模型中，个体受政策处理时间不尽相同，且处理状态可逆（reversible treatment），即允许政策退出（处理变量可由1变为0）。在连续DID模型中，有时所有个体都受到处理，但政策冲击力度不同，可将处理变量视为连续变量（continuous treatment）。
内容：一般DID的估计方法，包括即时处理效应估计（DIDm; de Chaisemartinand d'Haultfœuille, 2020），面板匹配估计（PenalMatch; Imai etal., 2019），插补估计量（Imputation Estimator; Borusyak et al.,2022），反事实估计量（Liu et al., 2022），连续DID的估计方法（Callaway et al., 2021）。
案例：新闻报纸与总统选举投票率（Gentzkow et al., 2011）；央地执政党异同与央地拨款（Liu etal., 2022）；茶叶价格与性别比例（Qian, 2008）；废除科举与革命起义（Bai and Jia, 2016）。
第11讲，DDD与合成DID。
如果平行趋势假定不成立，一种解决方法是同时使用两个控制组，即三重差分法（DDD; Gruber, 1994; Olden and Moen, 2022）。另一解决方法是，对控制组个体进行加权，使得加权后的数据满足平行趋势假定，即合成双重差分法（synthetic DID; Arkhangelsky et al., 2022）。
内容：DDD模型与识别条件，合成DID的模型与估计。
案例：将生育纳入雇主提供医保的政策效应（Gruber, 1994）；加州控烟法的成效（Abadie et al., 2010）；女性议员与孕产妇死亡率（Bhalotra et al., 2022）。
第12讲，队列DID（Cohort DID）。
对于横截面的微观数据，如果依时间（比如出生年份）定义的队列或组群（cohorts）受到政策冲击时间有先后之别，则可考虑使用队列DID。
内容：队列DID的模型设定，平行趋势检验。
案例：印尼校园建设与教育投资回报（Duflo, 2001），知青下乡与农村教育回报（Chen et al., 2020）。

课程费用

5200元 /4800元(学生价优惠价仅适用于全日制在读本科和硕士)

提供电子版发票及配套通知，纸质版结业证书

优惠信息

JG学术老学员9折优惠；

同一单位3-5人同时报名9折优惠；

同一单位6人以上同时报名8折优惠；

以上优惠与学生价均不叠加。

报名流程

1. 点击“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=271”，在线提交报名信息；

2. 经管之家论坛账号登录后提单支付；

3. 确认发票信息，2个工作日发至邮箱；

4. 开课前一周发送资料及上课事宜。

PS：如需电子版开课通知对公转账，请与尹老师联系↓

报名咨询：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu

https://bbs-pic.datacourse.cn/forum/202112/07/0925167s7jxvsssl9vqzwl.jpg

往期“高级计量现场班”学员们的评论

• 感谢陈老师，陈老师五天连续授课，太辛苦了！致敬！此次学习受益匪浅！
  

• 计量方法哪家强，山东大学找陈强！
  

• 陈老师真的很棒，讲得很清晰，我是社会学界跨界受益者。
  

• 感谢陈老师系统全面的辅导，也感谢会晤热情周到的服务！
  

• 感谢陈老师，作为社会学的文科生，接连学习了您的初级计量网课和高级计量面授，简直是让我看到了一个不一样的世界，一个充满“内生性”的世界，感恩老师！
  

• 娓娓道来，枯燥的数学讲成了故事！
  

• 老师帮我们打开了新世界！
  

• 感恩气质儒雅的陈老师倾囊相授，毫无保留的答疑解惑，让艰深枯燥的计量都有了温度；感谢有求必应的工作人员，保证备品充足，也让我焦虑的情绪得到了安抚；感激积极、热情又友善的“同学们”，还感动于北京善意的五天“中国蓝”，让这个假期处处都美好幸福分别之际还是想送上祝福，衷心祝愿陈老师与学术同仁顺遂静好，喜乐无忧！
  

• 陈老师的这个本科视频课非常好，我曾经向不少朋友推荐过。我看过大概十来个不同大学的老师的新旧计量经济学视频，最后觉得陈老师这个最棒，无出其右。深入浅出，讲解非常耐心细致，循序渐进，又贴近最新内容……
  

• 最最最感谢的是陈老师，整整5天的课程，干货满满，答疑也超有耐心！
  

• 听了五天计量教育界周杰伦的演唱会，还有合影和签名，收益匪浅。感谢陈强教授，祝愿所有的同学以后多发文章，验证国庆班PSM-DID的显著性！
  

• 以陈老师为榜样，争取做一名授业解惑的师者。这次培训打通了很多平时想不通、书上又见不到的问题，同时也领略了计量老师与计量专家的差距。
  

• 陈老师好！参加这次培训挺有收获，感觉您真的是这个领域一流的学者，学识渊博，讲解的又非常的通俗易懂，逻辑清晰。很遗憾没能早点听您的课。
  

• 首先感谢您五天的讲解，我真是收获满满，以前用过一些模型，但是不系统。这次真是系统了解了一下，也有了新的想法。再次感谢您！
  

• 陈老师，回顾您的课，课程信息量非常的大，包括一种开放性思维构造，现在还是我们没能把握获得的一种能力。会充分利用接下来的时间，好好消化理解。您的这种治学严谨的理论态度，体会真切的学术情感，研究执着专注的意志，相信您的胜境还在后面。顺颂，祝好！
  

• 谢谢陈老师，课程超级棒！老师辛苦了！
  

• 感谢陈老师给我打开了计量的大门！
  

• 谢谢陈老师，五天收获很大！学完直接回去修改毕业论文！
  

• 谢谢陈老师，五天收获很大，您辛苦了！
  

• 谢谢陈老师权威、系统、细致、耐心的讲解，谢谢魏老师尹老师周到贴心保障，谢谢各位学友“简单”发散大胆深入的好问题，这个五一难忘充实高效，期待下次相见！
  

• 感谢陈老师五天来的精彩授课和辛苦付出！同时也感谢经管之家几位老师一直以来的组织和服务！
  

• 谢谢老师的精彩授课！祝老师生活工作一切顺利！
  

• 非常感谢陈老师，辛苦您了，收获非常大！
  

• 陈老师辛苦啦！一如既往精彩，春暖花开北京相聚，五天相聚感恩各位的支持！
  

• 谢谢陈老师！您辛苦了！相当专业，敬业，保重身体！
  

• 传说中的计量男神陈强老师太帅了，五天收货满满！
  

• 第一次经历这样的五一：精神物质双丰收，丰富的知识、北京的麻酱和有趣的朋友们，还有幸和老师一起吃了早饭、签了名、合了影，计量界的大牛yyds！
  

• 陈强老师真是计量男神！慕名而来，满载而归，期待迅速成长！
  

• 一上午把本科学的讲得差不多，我感觉我又行了！陈强老师超级幽默！
  

• 感谢陈强老师，带我进入高级计量经济学的新世界。每天都能学到新的知识，实属幸福！相信自己在学术之路上会越走越好！
  

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