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楼主: 资料狂人
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[学科前沿] Stata实用计量2021年暑期班_黄河泉老师亲自答疑 [分享]

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:09:28 |显示全部楼层

如果你参加培训的目的是要撰写论文(硕、博士或老师要发表学术论文,以国内较好期刊或国外之SSCI为目标),

那么实现这个目的当中一个重要环节就是实证 (计量) 方法,

这就是 “Stata实用计量方法”的授课重点,

而Stata是执行实证方法最方便的软件,

所以课程以介绍当代实用计量方法为主,Stata 操作为辅,而以发表 (SSCI) 论文为目标。

AND

黄河泉老师在授课当中,会掺差发表于 SSCI 期刊文章之经验,让学员也能仿造成功的经验。

PS黄河泉老师的交互项专题课在线可买,仅售49元!


Stata实用计量方法

课程时间:2021年8月20-22日(三天)

培训方式:远程直播,提供录播回放

培训费用:3600元 /3200元(学生价, 仅限全日制在读本科生和硕士)

在线报名:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1377


课程教材:

PPT,Stata 程序与相关资料。


课程简介:

1. 前两讲内容(论 t 值与面板模型) 是一个硕、博班学生,甚至年轻老师从事应用计量之最基本、也是最重要的基础。我以多年研究经验,帮你筛选掉没有实用的部分,将你应该知道教给你,让你能够真正自己操作、应用而不会受到别人 (例如审稿人) 之挑战。


2. 论文知道无他,求其 t 值而已矣!但你的 t 值对吗?此外,经济、财务与其他非常多领域有超过一大半是使用面板资料,所以了解其之估计方法 (你还在纠结于固定或随机效果吗?双向固定效果模型若不显著应该如何) 与如何操作和注意事项,让你有明确方向与做法!


3. 后面四讲内容 (倍差法 DID,倾向得分匹配分析 PSM,合成控制法 SCM与断点回归设计 RDD)都是分析政策效果 (不仅局限于政府,也包括其他公司与个人之许多决策) 之因果效应 (causal effects),不管学术或是实务,这几个方法都是必备之计量分析技术。


4. 首先,DID与PSM 在实务应用上是非常相关的,当你想分析某一政策 (也包括法律、制度等) 改变或执行之效果,到底适合用哪一种方式 (正常是两者之一)?DID/PSM 之使用 (与合用) 可说是最广泛的,他们都适用于有"多个”受到政策影响之治疗组,但若只有”一个”受到影响,这时候我门可考虑使用近15年政策评估最大之进展 --- SCM方法来估计政策之因果效应。除了一般的”孤伶伶”情况,我也将介绍”多个”受影响之 SCM 应用与操作。至于RDD之应用,多因为政策执行适用符合某一门槛值之上 (或之下) 所造成,是大家公认最clean的认定政策效果之方法,你也应该要知道!


讲师介绍:

黄河泉,美国范德堡大学 (Vanderbilt University) 经济学博士,目前为淡江大学财务金融学系专任教授。主要教授课程包括计量经济学与高等应用计量等课程。主要研究方向为应用计量经济,应用方面主要为宏观财务经济,这几年逐渐转往财务金融 (公司治理与公司理财) 方面之应用,以中国为主要分析对象。已经于 Journal of Development Economics, Journal of International Moneyand Finance (forthcoming), Journal of Empirical Finance (2篇), Economics Letters, Journal of Comparative Economics, Journal ofMacroeconomics, International Review of Economics and Finance, Studies inNonlinear Dynamics and Econometrics, Economic Modelling 等国际知名期刊发表超过 50 篇之学术论文 (其中有超过 40篇收录于 SSCI 期刊)。

实用计量如何接地气-黄老师亲授直播课:https://b23.tv/Q1xVAP


课程大纲:

I. 基础计量

a. 论t 值 (OLS/IV)

1. 外生 (OLS)与内生(IV/2SLS)解释变量之问题 (t 值之分子问题)

2. 稳健标准误:异方差、序列相关与聚类等处理 (t 值之分母问题)

3. SSCI 时间:范文多篇


b. 面板模型(PD, panel data model)

1. 介绍固定效果 (FE) 与随机效果 (RE) 模型与估计

2. 模型筛选:要用 FE 或 RE? 同方差与异方差下之检定

3. 实战一二三:这些年期刊文章的真相 (firm, industry, and year fixed effects 与 robust or cluster at firm/industry/year level)

4. SSCI 时间:范文多篇


II. 衡量政策效果之实用计量:

a. 倍差法(DID, difference-in-differences)

1. 政策改变时点相同之状况

2. 政策改变时点不同之状况

3. 亮点:简单检验平行趋势之操作

4. SSCI 时间:范文多篇


b. 倾向得分匹配分析 (PSM, propensity score matching)

1. 配对之概念与依据,不同配对之方法

2. 亮点:可能更好之配对新方法:EB (entropy balancing) 与 CEM (coarsened exact matching) 等

3. 亮点:与DID合用,与分位数回归合用

4. 亮点:正向/负向选择假说之验证 (对文章内容有加分作用)。

5. SSCI时间:范文多篇


c. 合成控制法(SCM,synthetic control method)

1. 特别合适衡量单一个体/地区 (治疗组) 受到政策影响之效果

2. 亮点:将其延伸到多个个体/地区(治疗组) 之情况

3. SSCI时间:范文多篇


d. 断点回归设计(RDD, regression discontinuity design)

1. 明确断点回归设计 (Sharp RDD)

2. 模糊断点回归设计 (Fuzzy RDD)

3. SSCI时间:范文多篇


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;

同一单位六人以上同时报名8折优惠;

以上优惠与学生价不叠加。


报名流程:

1,点击文末“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1377”,在线提交报名信息;

2,订单支付成功后快递发票,纸质开课通知,

3,开课前一周发送课程资料,加入交流答疑群;

4,课后发送结业证书,开通回放权限。


在线咨询:

尹老师  

电话:010-53352991

QQ:42884447

WeChat:yinyinan888

尹老师微信二维码.png

关键词:Stata 在线学习 tata fixed effect econometrics

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stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:09:48 |显示全部楼层

Stata实用计量专题直播丨交互项

1. 回顾"无交互项"之模型

2. 介绍"有交互项之回归" (常犯之错误与正确之描述)

3. 实例与 Stata 操作


购买链接:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1670




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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:31:57 |显示全部楼层
实用计量如何接地气-黄老师亲授直播课:https://b23.tv/Q1xVAP
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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:32:56 |显示全部楼层
课程资料包含do文档
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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:33:27 |显示全部楼层
提供完整的报销凭证(发票,邀请函)-京东快递包邮
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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:33:38 |显示全部楼层
提供结业证书
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资料狂人 在职认证  发表于 2021-1-19 10:34:33 |显示全部楼层
I. 基础计量
a. 论t 值 (OLS/IV)
1. 外生 (OLS)与内生(IV/2SLS) 解释变量之问题 (t 值之分子问题)
2. 稳健标准误:异方差、序列相关与聚类等处理 (t 值之分母问题)
3. SSCI 时间:范文多篇

b. 面板模型 (PD, panel data model)
1. 介绍固定效果 (FE) 与随机效果 (RE) 模型与估计
2. 模型筛选:要用 FE 或 RE? 同方差与异方差下之检定
3. 实战一二三:这些年期刊文章的真相 (firm, industry, and year fixed effects 与 robust or cluster at firm/industry/year level)
4. SSCI 时间:范文多篇

II. 衡量政策效果之实用计量:
a. 倍差法 (DID, difference-in-differences)
1. 政策改变时点相同之状况
2. 政策改变时点不同之状况
3. 亮点:简单检验平行趋势之操作
4. SSCI 时间:范文多篇

b. 倾向得分匹配分析 (PSM, propensity score matching)
1. 配对之概念与依据,不同配对之方法
2. 亮点:可能更好之配对新方法:EB (entropy balancing) 与 CEM (coarsened exact matching) 等
3. 亮点:与DID合用,与分位数回归合用
4. 亮点:正向/负向选择假说之验证 (对文章内容有加分作用)。
5. SSCI时间:范文多篇

c. 合成控制法(SCM, synthetic control method)
1. 特别合适衡量单一个体/地区 (治疗组) 受到政策影响之效果
2. 亮点:将其延伸到多个个体/地区(治疗组) 之情况
3. SSCI时间:范文多篇

d. 断点回归设计(RDD, regression discontinuity design)
1. 明确断点回归设计 (Sharp RDD)
2. 模糊断点回归设计 (Fuzzy RDD)
3. SSCI时间:范文多篇
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karst 发表于 2021-1-19 10:56:03 |显示全部楼层

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zhaochuan2 学生认证  发表于 2021-1-19 11:17:16 |显示全部楼层

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xjg 发表于 2021-1-19 12:25:56 |显示全部楼层

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GMT+8, 2021-4-14 09:26