Python统计计量/DSGE模型/R语言初高级及应用_8月上海开班-经管之家官网！

课程大纲：
Part-1 Python初探
01. Python语法结构概览
教学内容：兼顾应用广泛的Python 2.x与日益兴盛的Python 3.x，从基本的原理和语法格式入手， 教授Python基础内容。
教学目的： 深入Python流程控制语句，夯实基础，这部分内容将贯穿课程始终，熟练到就算没有开放的扩展库，自己也能根据公式做模型。
1.1 一个概览式的例子
1.2 基本语法与数据
1.3 条件与条件语句
1.4 循环与嵌套
1.5 循环控制语句

02. Python函数与数据结构
教学内容： Python基础的核心内容。
教学目的： 了解各类函数、参数和变量的区别和联系，能够提升编程质量，使内容更加完善与流畅。
2.1 认识与定义函数
2.2 参数形式与返回值
2.3 内置函数形式
2.4 变量类型及应用
2.5 数据结构及应用

03. 数据处理与计算
教学内容： 介绍的丰富且成熟的第三方扩展库，解读数据分析的逻辑和分析结果。
教学目的：学会使用Python进行更加便捷的数理统计与计量分析，结果更加全面，解释性更强。
3.1 常用模块概览
3.2 数据的导入与导出
3.3 描述性数据统计
3.4 两总体对比推断
3.5 方差分析
3.6 卡方检验
3.7 非参数统计分析

04. 数据清洗
教学内容： 检查数据一致性、处理无效值和各种填补缺失值的方式。
教学目的： 迈出数据处理的步，能够识别并处理不清洁的数据，使数据更有利于后续的数据分析与挖掘。
4.1 数据的整理
4.2 数据的集成
4.3 原始数据变换
4.4 数据归约
4.5 处理缺失值

Part-2 关于截面数据

05. 线性回归模型
教学内容： 学会使用单纯也是实用且频频出现在Top期刊中的线性回归模型。
教学目的：学会使用Python固定语句进行回归，合理地构建模型、选择变量、解释结果。
5.1 小样本&大样本OLS
5.2 使用虚拟变量
5.3 非线性回归处理
5.4 异方差
5.5 自相关
5.6 主成分分析（PCA）与因子分析（FA）

06. 内生性的解决办法
教学内容： 处理各类研究中如影随形的内生性问题。
教学目的：能够完爆一个内生性，并使用Python处理内生性，使论文轻松达到“A-level”。
6.1 工具变量法（IV）
6.2 两阶段最小二乘拆解内生性（2SLS）
6.3 广义矩估计（GMM）
6.4 倍分法

07. 离散变量模型
教学内容： 介绍较早的离散选择模型——Logit/Probit模型，这是很多0/1选择问题的主要方法，也是社会学、心理学、经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
教学目的：学会针对不同的问题选择合适的离散选择模型解决问题，并解释结果。
7.1 二值型Logit/Probit模型
7.2 多值型Logit/Probit模型
7.3. 定序Logit/Probit模型
7.4 计数模型

Part-3 关于时间序列

08. 平稳时间序列分析
教学内容： 时间序列分析的基础，一般的时间序列分析往往都是针对平稳序列，对于一些非平稳序列，也会通过某些变换转成平稳序列来处理。
教学目的： 学会识别平稳时间序列，并使用Python进行一系列后续分析与预测，得出并解释分析结果。
8.1 时间序列特征
8.2 ARMA基本逻辑及应用
8.3 自回归分布滞后模型
8.4 自相关与偏自相关
8.5 向量自回归

09. 非平稳时间序列
教学内容： 与平稳时间序列具有截然不同的非平稳时间序列的原理与应用。
教学目的：学会识别经济数据形成的时间序列的平稳性，使用Python进行后续处理、分析与预测，并解释结果。
9.1 ARIMA基本逻辑及应用
9.2 单位根问题
9.3 单整&协整

Part-4 关于面板数据

为此，本培训课程专门针对DSGE模型初学者和宏观经济研究者，系统全面地介绍DSGE模型的相关理论及计量方法。希望通过本课程培训引导初学者熟悉DSGE模型的构建及计算机实现，为研究者将来构建自己的DSGE模型和从事基于DSGE模型的政策研究提供帮助。

DSGE模型初级+进阶班7月16日开班

https://pic.bbs.jg.com.cn/album/201608/03/1618464x01qg4wwwwaq0gg.jpg

时间：2017年8月12-14日 (三天) 初级，8月16-18日 (三天) 高级.
地点：上海市南京东路附近培训教室
安排：上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
费用：初级：2700元 / 2400元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)；
高级：3000元 / 2700元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)；
全程：5400元 / 4800元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)；食宿自理

初级报名
高级报名
全程报名
主讲人介绍：
朱传奇，目前任教于中山大学岭南学院。
美国波士顿经济学院博士毕业，美国波士顿联邦储备银行助理研究员，并长期从事宏观经济学的科研和教学工作。其研究方向关注非线性DSGE模型的计量方法，并致力于利用DSGE模型研究中国宏观经济波动和宏观经济政策。
课程大纲：
【初级班】
第1讲：课程简介（1课时）
1. 课程简介
2. 宏观经济学模型发展历史
3. DSGE模型介绍及培训安排
第2讲：宏观经济数据（3课时）
1. 宏观经济数据处理
1.1 宏观经济数据来源
1.2 趋势剔除和周期提取
1.2.1 线性去除趋势法
1.2.2 Hodrick-Prescott滤波法
1.2.3 Band Pass 滤波法
1.3 经济周期统计描述
2. Matlab上机训练（1课时）
第3讲：真实商业周期（Real Business Cycle）模型（11课时）
1. RBC模型（2课时）
1.1 RBC基准模型介绍(King et al.(1988))
1.2 求解模型均衡条件
2. DSGE模型近似及求解（3课时）
2.1 对数线性化
2.2 线性差分模型组求解方法
2.2.1 Blanchard and Kahn(1980)方法
2.2.2 Klein(2000)方法
2.2.3 Uhlig(1999)待定系数法
3. 参数校准（2课时）
3.1 参数校准原理
3.2 矩匹配(Matching Moments)
4. RBC派生模型（Money-in-Utility模型，Cash-in-Advance模型）(2课时)
5. Matlab 上机训练（2课时）
第4讲：Dynare安装及使用（4课时）
1. Dyanre 安装和配置
2. Dynare 软件使用：以RBC模型为例
3. Dynare 上机训练（2课时）
第5讲：新凯恩斯主义模型（New-Keynesian）模型（11课时）
1. New-Keynesian模型（6课时）
1.1 模型主体介绍
1.2 粘性价格定价法则(Calvo定价)及详细推导
1.3 均衡条件求解
1.4 对数线性化及线性求解
1.5 参数校准及模型模拟
2. Matlab训练（1课时）
3. Smets和Wounter (2007, AER) （4课时）
3.1 模型介绍及详细推导
3.2 Dynare程序实现
【进阶班】
第1讲：DSGE模型贝叶斯估计方法及应用（8课时）
1. 状态空间模型
2. 贝叶斯估计基本原理
3. Markov Chain Monte Carlo方法
3.1 Gibbssampler
3.2 Metropolis-Hastings算法
4. 模型参数先验概率选取
5. 案例1：New-Keynesian模型的贝叶斯估计
5.1 Smets and Wounters (2007 AER)
5.2 上机训练（2课时）
第2讲：金融摩擦的DSGE模型 （8课时）
1. DSGE模型金融摩擦的建模方法
2. 金融加速器模型
2.1 Bernanke, Gertler and Gilchrist（1999,Handbook of Macroeconomics）
3. 信贷周期模型
3.1 Kiyotaki and Moore(2001, JPE)
4. 常规（Conventional）和非常规(Unconventional)货币政策比较
5. 案例 2：带金融摩擦的DSGE模型估计
5.1 Iacoviello (2005AER)
5.2 上机训练（2课时）
第3讲：Occasionally Binding Constraints和非线性DSGE模型的求解与估计（10课时）
1. DSGE models with Occasionally BindingConstraints（3课时）
1.1 求解和估计
1.2 案例3：带零利率下限的New-Keynesian模型求解及估计
1.3 上机训练（1课时）
2. DSGE模型的非线性解法(4课时)
2.1 投影逼近法（Projection Method）
2.2 扰动法(Perturbation Method)
3. DSGE模型的非线性估计（2课时）
3.1 粒子滤波（Particle Filter）方法
4. 案例4：RBC模型的非线性求解
4.1 上机训练（1课时）
第4讲：开放宏观经济下的DSGE模型（5课时）
1. 国际经济周期模型：两国的RBC模型
1.1 Backus, Kydland and Kehoe(1992)
2. 小型开放经济的New-Keynesian模型
3. 上机训练（1课时）

优惠：

现场班老学员9折优惠；
同一单位三人以上同时报名9折优惠；
以上优惠不叠加。

报名流程：
1：点击报名链接，网上填写信息提交；
2：给予反馈，确认报名信息；
3：网上订单缴费；
4：缴费后发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南。

联系方式：

魏老师
QQ：2881989714

Tel：010-68478566

Mail：vip@pinggu.org

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