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楼主: 资料狂人
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[学科前沿] STATA丨处理效应与政策评估专题课件分享来啦 [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:33:52 |显示全部楼层

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参考以下书籍的前沿与精华:


政策1.png


结合2021年诺奖成果,完备的课程体系:

政策2.png



陈传波老师2021年新课:STATA丨处理效应与政策评估专题

培训时长:18小时

培训方式:线上学习,提供全套资料,提供陈传波老师答疑

培训费用:3600元/3200元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

在线报名:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1822


课程目标:

本课程拟将STATA模拟、案例和必要的数学公式三者紧密结合,帮助学员在尽可能短的时间内掌握其中的关键,明白背后的基本原理和基本操作,不仅学会如何用STATA专题teffects等命令来估计处理效应,还能理解命令背后的原理,并正确解读分析结果。


课程特色:

公式、命令、数据、故事三位一体,力求前三者所用的字母符号保持一致,并且给符号赋予真实可感的含义,帮助大家尽快理解看似抽象的关键假设如CMI、主要定理如LATE定理,明白各STATA命令的前因后果,并最终通过经典论文复现来提升运用水平,包括最低工资法对就业的影响、参军对收入影响、子女数量对妇女就业的影响、培训对收入的影响、教育回报、参保对净资产的影响等。


目标群体:

所有行业与学科的人士、老师与学生(包含经管社科、医学卫生等领域)


讲师简介:

陈传波,中国人民大学农业与农村发展学院副教授,博士生导师。

自1999年开始,钻研STATA二十余载,著有《STATA十八讲》,自2004年以来,一直在中国人民大学为研究生讲授《高级计量经济学》。

在《统计研究》、《管理世界》等期刊发表过相关论文,为国家第三次农业普查骨干培训班讲过数据分析课。主持过多项国家社科基金和国家自然科学基金。

是《经济学季刊》、《中国农村经济》、《农业经济问题》、《农业技术经济》、《浙江大学学报》等期刊审稿人。现为北京注册会计师协会会员,中国医疗保障专业委员会委员,主要从事医保大数据分析、农村劳动力就业等方面的研究。


陈传波老师政策课程—用Stata命令复现2021诺奖主要成果初体验

课件:https://mp.weixin.qq.com/s/qmNTeG8C8wPLN6NcQxBMgg


课程大纲:

一、引例:

1. 穿鞋的增高效应

      拟用一个假设的例子帮助理解反事实(Counterfactual)框架、潜在结果(Potential outcomes)、平均处理效应(ATE)、自选择偏误(SEB)、条件独立(CI)和条件期望独立(CMI)、重叠假设(Overlap)、平衡性(balance)、稳定单元处理值假设(SUTVA)等基本概念。初步掌握回归调整(teffects ra)、逆概率加权调整(teffects ipw)、增强逆概率加权调整(teffects aipw)、逆概率加权回归调整(teffects ipwra)、近邻匹配法(teffects nnmatch)、倾向值匹配法(teffects psmatch)、内生处理效应(effects)等STATA命令的用法。


2. 处理效应及估计方法的图示:吸烟对新生儿体重的影响

     通过命令绘图直观展现观察结果、潜在结果、ATE,以及回归调整、逆概率加权调整等方法,以及重叠性(Overlap)、平衡性(balance)检验,包括tebalance density, tebalancebox等。


二、处理效应的分析框架与三大假设

1. 分析框架

2. 条件独立假设(CI)

3. 重叠假设(Overlap)

4. 稳定单元处理值假设(SUTVA)

5. 平衡性(balance)


三、处理效应估计(teffects)

1. 回归调整法(RA)

2. 逆概率加权调整法(IPW)

3. 增强逆概率加权调整(teffectsaipw)

4. 逆概率加权回归调整(teffectsipwra)

5. 近邻匹配法(teffectsnnmatch)

6. 倾向值匹配法(teffectspsmatch)


四、索套处理(telasso)

1. 大数据

2. 大数据设定(vl)

3. 索套回归(lasso)

4. 索套处理(tslasso)


五、生存处理效应(steffects)

1. 生存模型基础(st)

2. 生存回归调整法(steffectsra)

3. 生存逆概率加权调整法(steffects ipw)

4. 逆概率加权回归调整(teffectsipwra)

5. 加权回归调整(teffectswra)


六、处理效应假设检验

1. 重叠性检验(teoverlap)

2. 平衡性描述(tebalancesummary)

3. 平衡性过度识别检验(tebalanceoverid)

4. 平衡性密度图(tebalancedensity)

5. 平衡性箱形图(tebalancebox)


七、双重差分(DID)

1. 双重差分模型简介

2. 双重差分回归(didregress)

3. 面板数据的双重差分(xtdidregress)

4. 平行趋势检验(estatptrends)

5. 平行趋势绘图(trendplots)


八、内生处理(eteffects)

1. 内生处理的分析框架

2. 内生处理线性回归(etregress)

3. 内生处理泊松回归(etpoisson)


九、多种内生性的处理(ERM)

1. 内生变量、内生选择与内生样本选择

2. ERM的基本原理

3. ERM命令(eregress)

4. ERM案例


十、中介效应与交互效应

1. 经典的中介效应

2. 具有因果性的中介效应

3. 四大假设

4. 几个实例

5. 交互效应

6. 中介效应与交互效应分解


优惠政策:

1,现场班老学员九折优惠;

2,同一单位3-5人同时报名九折优惠;

折扣优惠与学生价优惠不叠加。


报名流程:

1. 点击“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1822”,在线提交订单;

2. 在线支付(支持支付宝/微信/银联),对公转账请联系JG学术培训-尹老师;

3. 确认发票信息,发送发票及通知电子版;

4. 发送课程资料,进交流答疑群;

5. 根据学习安排开通课程在线学习。


报名咨询:

尹老师  

QQ:42884447  

Tel:13321178792

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关键词:Stata 政策评估 tata 与政策

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stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:37:25 |显示全部楼层
STATA丨处理效应与政策评估专题 (2021-new)
从零基础开始,透彻理解并掌握“处理效应与政策评估”
帮助学员在尽可能短的时间内掌握其中的关键,明白背后的基本原理和基本操作,不仅学会如何用STATA专题teffects等命令来估计处理效应,还能理解命令背后的原理,并正确解读分析结果。

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:37:29 |显示全部楼层
很多实证研究可归结于检验某项政策或干预(D)能否达到预期效果(Y)。但描述性统计或OLS方法通常只能获得X与Y是否相关的结论,要回答X是否影响Y,则需要基于反事实框架(又称Rubin因果模型,RCM)来估计潜在结果和处理效应。有时,相关分析和因果分析估计甚至会得出完全相反的结论,因此,学习并掌握处理效应的方法、了解在不同的政策背景下如何选择使用最合适的方法,对于开展严谨有效的政策评估必不可少。

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:37:35 |显示全部楼层
处理效应主要回答“whether?”,即X是否对Y有影响。在给出可信的“Yes”或“No”的答案之后,人们通常会进一步追问“Why?How?”,即X为什么会影响Y?X如何影响Y?通过什么机制起作用?这就是中介效应分析或影响机制分析。一个惊人的事实是,X与Y正相关,Y与Z正相关,但X可能与Z负相关,通常的中介效应分析类似于相关分析,并不具有因果机制的解释力,只有用潜在结果或反事实框架来分析中介效应,才能得出X正向影响Y,Y正向影响Z,从而X正向影响Z的因果链,问题是具有因果解释的中介效应的前提假设是什么?若这些假设不成立,又该怎么办?

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:37:44 |显示全部楼层
本课程拟以STATA的“POTENTIAL OUTCOMES/COUNTERFACTUALOUTCOMES”专题参考书为基准,参照其他教材(如《社会经济政策的计量经济学评估》)、专著和论文,由浅入深,系统讲授STATA估计处理效应的官方命令集,包括处理效应“teffects”命令、生存处理效应“stteffects”命令、索套处理效应“telasso”、双重差分“didregress”命令、内生处理效应“eteffects”命令以及同时应对多种内生性的扩展回归“erm”模型。非STATA官方的估计处理效应的命令众多,但STATA官方命令采用统一的框架,基于GMM估计,能给出更一致、更有效的估计,使得统计推断更为可信。

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资料狂人 在职认证  发表于 2021-11-23 09:37:48 |显示全部楼层
在政策分析中,一个暗含前提是:资源是有限的,用于最有因果效应的群体,将发挥最大的成本效果。因此就需要识别哪个群体的因果效应最大。有时政策或干预对有的人有益,但对另外一些人有害,也需要区分识别。这称为交互效应,研究问题是“When and for Who”,即何时When,在什么环境或条件下,对谁(for Who)有因果效应?对不同的群体或环境条件下是否有不同的因果效应?

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junyun0315 在职认证  发表于 2021-11-23 09:42:19 |显示全部楼层

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jin216 发表于 2021-11-23 10:06:23 |显示全部楼层

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三重虫 发表于 2021-11-23 10:36:55 |显示全部楼层

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512661101 发表于 2021-11-23 10:43:15 |显示全部楼层

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