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[学科前沿] Stata特训-2024暑期_初级+高级+论文 [推广有奖]

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JG学术培训10y+经典延续

-2024年Stata暑期特训

从零基础掌握实证必备工具与论文中的应用

全新升级课纲,只为给您最好的Stata特训课程


课程信息

培训时间:

初级:2024年7月16-18日(三天)

高级:2024年7月20-22日(三天)

论文:2024年7月24-27日(四天)

培训安排9:00-12:00;14:00-17:00;答疑

培训方式:

上海现场班,同步远程直播;

提供录播回放(开通日期无限制)+独家资料+授课老师亲自答疑


授课嘉宾简介

初高级:崔百胜老师

上海师范大学教授,厦门大学经济学博士。教学使用软件为Stata和Matlab软件,熟悉相关软件的操作与使用。主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。主持国家社会科学基金项目,教育部人文社会科学基金项目,以及上海市教委科研创新项目等在内的多项课题。在CSSCI、SSCI期刊发表学术论文50余篇。参与编写《空间计量经济学——现代模型与方法》、《空间计量经济学——实证研究与软件实现》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。


论文:张川川老师

博导,北京大学经济学博士,曾任哈佛大学经济系访问研究员、世界银行总行研究顾问、中央财经大学副教授,现任浙江大学百人计划研究员(文科A-1类)。

近五年来在American Economic Journal:Applied Economics, Journal of Development Economics, Demography, Journal ofPopulation Economics, Journal of Comparative Economics, Health Economics等各领域顶级国际刊物和《中国社会科学》《经济研究》《经济学季刊》《世界经济》《金融研究》《中国工业经济》等国内权威刊物发表中英文论文70余篇;荣获霍英东高等院校青年教师基金奖,主持国家自然科学基金、北京市社科规划基金、浙江省社科规划基金和国家社科基金重大项目子课题等多项国家和省部级课题;

担任Journal of Public Economics,Journal of Development Economics, Journal of Health Economics,《经济研究》《经济学季刊》《管理世界》《世界经济》《管理科学学报》等100余本国内外学术刊物的匿名评审专家。


初高级:

课程导语

本课程通过覆盖全课程的完整代码、配套数据,以及对应理论方法,系统讲授Stata软件的基本操作、数据管理与图形可视化,以及编程的核心技能。通过学习,使首次或初步接触Stata软件的学员,能够熟练、高效、规范的使用Stata软件进行数据分析和研究。


在掌握Stata软件的整体架构和基本操作之后,我们的课程将引领学员深入探索并掌握一系列广泛应用于不同学科领域的高级计量分析方法。适用学科包括经济学、金融学、会计学、区域经济学、产业经济学、城市经济学、管理学、教育学等。2024年暑期课程重点讲授线性回归模型、工具变量法(IV)、机制分析法、面板数据模型(线性、非线性、非平稳)、二值与多值选择模型、双重差分方法、断点回归、合成控制法、空间面板数据模型等。


课程的主要目的在于帮助高校教师、科研机构研究人员、在校博硕士研究生,以及高年级本科生,完整的掌握学术论文实证过程中的数据预处理、计量经济模型构建与选择,计量模型实现与结果解读的完整过程。因此,在课程的安排上,先是对Stata软件应用的基本技术、数据处理的相关技巧和实务,以及Stata软件程序命令编写的主要知识点进行深入学习,继而进行计量理论内容和Stata软件实现相结合的教学,再对主要命令实现计量理论模型过程与结果解读进行讲授,最后,对主要模型配之以示例论文,完整再现论文,达到论文复制与再现,进而具备独立撰写学术论文的能力。


课程分为初级和高级两个层次。学员可以根据自己的需求和基础,选择参加初级或高级课程中的任意一个系列。然而,为了获得更全面的知识和技能,我们更建议学员选择参加两个系列的全部课程,以实现系统的学习和深入理解。通过全程参与,学员可以逐步构建起扎实的Stata软件操作能力和计量经济学分析技能,从而在学术研究或职业发展中取得更好的成果。


课程特色

1、 更加注重课程细节内容的设置和深入。

针对部分学员首次接触Stata软件的情况,本次课程在Stata软件操作的细节上进行了调整,增加了Stata菜单操作简介,使得学员能够更快熟悉Stata软件,另一方面,增加了从将从Wind数据库下载的数据直接转换为面板数据的实操部分,提升了数据处理实际技能。


2、 紧跟学科前沿与研究需要,优化了课程的章节内容。

针对较多学员对中介效应与调节效应模型较为关注的情况,将中介效应与调节效应单独作为一讲进行讲解,并对两类模型的构建、检验流程与分解方法进行详细讲授。针对较多学员对于向量自回归模型及扩展模型较为关注的情况,本次课程增加了结构向量自回归模型、符号约束向量自回归模型,贝叶斯向量自回归模型等宏观领域的较新模型。针对单方程模型可能无法描述复制经济现象的现实,本次课程增加了联立方程章节,详细讲授联立方程的识别、估计约束设定等重要问题。


3、 结合每讲主题,精心优化了课程的例文。

本次课程在对课程内容进行扩展的基础上,又对课程例文进行了精心挑选和优化,从研究主题上,尽可能考虑到大多数学员专业背景多样性的特点,多一些主题,从研究方法上,尽可能与该讲的主要模型类型相一致,增进对模型的理解和掌握,在软件实现上,尽可能与较新的命令应用相结合。


初级班课程导引

初级课程专注于Stata软件的基本应用和主流经济学模型的实现。

在实证研究中,数据处理和研究设计是耗时且复杂的任务。因此,初级课程旨在帮助Stata初学者建立对软件学习的整体框架,掌握其基本命令和程序语法,提高数据管理技能,为高效管理论文数据打下坚实基础,从而实现事半功倍的效果。

此外,初级课程还系统讲解了计量经济学领域的基本方法,包括线性回归中的系数边际效应、交乘项系数、中介效应和调节效应;工具变量的识别与选择、弱工具变量检验;静态面板数据模型的不同估计方法比较与选择,以及内生性问题和工具变量的使用;双重差分方法的平行趋势检验和7种Stata估计命令的介绍,包括最新官方命令;同时,还涵盖了最新的时间-空间维度的安慰剂检验。

通过具体案例的Stata实现和结果分析,学员将能够全面掌握这些方法的应用,熟悉当前重要期刊中的主流方法。因此,初级课程适合那些希望系统学习Stata软件操作及其在基础主流计量经济学应用中的学员。


初级班课程大纲

第1讲 Stata基础操作(3h)

1.1 Stata软件快速入门

1.2 Stata菜单操作

1.3 Stata路径设定与修改:sysdir和adopath

1.4 Stata外部命令科学管理与更新

1.5 各类文件的合理组织:do文件、ado文件和数据文件

1.6 Stata命令与帮助文件

1.7 do文件创建与优化

1.8 标量与矩阵


第2讲 数据处理与科学绘图(3h)

2.1 数据处理准备

2.1.1 各类数据导入与导出

2.1.2 整理、提取和变量转换

2.2 合并、转换与堆叠

2.2.1纵向与横向数据合并

2.2.2 数据转换

2.2.3 数据堆叠与面板数据构建

2.3 数据清理

2.3.1 单变量清理

2.3.2 多变量清理

2.4 缺失值与补漏方法集成

2.5 数据清理实操

2.5.1主流数据库:Wind数据转换为Stata面板数据

2.5.2 微观调查类数据处理:以CFPS数据为例

2.6 Stata数据的科学绘图

2.6.1 基础图形命令应用

2.6.2 面板数据的动态显示

2.6.3 交错事件面板数据图形

2.6.4 回归系数可视化

2.6.5 分箱散点图

2.7 例文软件实现与解读:

① Cattaneo M D, Crump R K, Farrell M H, et al. On binscatter[J]. American Economic Review,2024, 114(5): 1488-1514.


第3讲 Stata程序与编程(3h)

3.1 局域暂元与全局暂元

3.1.1 global的使用技巧

3.1.2 local的几种常用方法

3.2 条件与循环语句

3.2.1 巧用if嵌套语句

3.2.2 循环语句

3.3 程序编写规范与语法解析

3.3.1 Stata程序结构

3.3.2 程序参数解析

3.3.3 程序返回值

3.3.4 标准语法解析

3.3.5 参数类型验证

3.3.6 低级参数解析

3.3.7 临时变量、矩阵和文件

3.4 ado文件与hlp文件

3.4.1 ado文件编写规范

3.4.2 标准帮助文件的编写

3.5 Stata编程示例: LM和GMM估计的代码编程


第4讲 线性回归模型、内生性与工具变量法(3h)

4.1 regress估计、结果解释与边际效应

4.2 如何正确使用稳健与聚类-稳健标准误

4.3 Wild cluster bootstrap

4.4 自变量相对重要性的Shapley分解

4.5 内生性问题的来源与修正方法

4.6 IV估计量:IV、2SLS和GMM

4.7 恰好与过度识别模型的IV估计

4.8 弱工具变量检验

4.9 弱工具变量的稳健推断

4.10 IV和OLS估计系数差异分解

4.11 例文软件实现与解读:

② 尹志超等. 农村劳动力流动对家庭储蓄率的影响[J]. 中国工业经济,2020.

③ Ishimaru S. Empirical decomposition ofthe iv-ols gap with heterogeneous and nonlinear effects[J]. Review of Economicsand Statistics, 2024: 1-16.


第5讲 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应(3h)

5.1 中介效应模型的现行做法与检验

5.2 中介效应检验的反思

5.3 中介效应分析的操作建议

5.4 中介效应估计新命令:sgmediation2

5.5 具有工具变量的中介效应分析

5.6 基于结构方程模型的中介效应分析

5.7 调节效应与异质性分析

5.8 调节效应分析的操作建议

5.9 机制分析

5.10 例文软件实现与解读:

④ 孙伟增,毛宁,兰峰等.政策赋能、数字生态与企业数字化转型——基于国家大数据综合试验区的准自然实验[J].中国工业经济,2023.

⑤ 曹伟,綦好东,赵璨.企业金融资产的配置动机:基于产权性质与异质性股东参股的分析[J].中国工业经济,2023.

⑥Braghieri L, Levy R, Makarin A. Social media and mentalhealth[J]. American Economic Review, 2022.


第6讲 静态面板数据模型与双重差分法(3h)

6.1 估计量比较:混合OLS、组内、组间与一阶差分

6.2 模型选择检验:固定效应or随机效应模型

6.3 面板数据内生性与IV估计

6.4 高维固定效应模型:reghdfe

6.5 政策评估两种偏误如何影响评估效果

6.6 双重差分的7种估计方法

6.7 双重差分法的平行趋势检验与安慰剂检验

6.8 Stata时间-空间维度安慰剂检验新命令

6.9 多期双重差分的估计与规范作图

6.10 三重差分估计如何检验平行趋势

6.11 例文软件实现与解读:

⑦ 曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,2020.


高级班课程导引

Stata高级课程专注于面板模型和因果推断效应两大核心领域,这两部分内容紧密相连,但各有侧重点。

近年来,面板线性模型在多个学科领域取得了显著进展,包括动态面板模型、非平稳和非线性面板模型,以及考虑共同因子的面板数据模型。这些模型在区域经济、城市经济学、产业经济学、公司金融、国际贸易和劳动经济学等领域被广泛应用。特殊因变量模型在政治学、社会学和管理学中也得到了广泛应用。异质性处理效应模型自2020年以来成为因果推断领域的热点,而空间计量模型则成为空间金融、区域经济学和城市经济学等学科的主流方法。

Stata高级课程的三个主要目标是:首先,系统教授面板模型的最新发展和应用;其次,深入讲解异质性双重差分模型,包括如何检验政策效应的异质性、在平行趋势不满足时如何选择估计量,以及如何选择和使用最新的异质性DID命令,包括Stata的最新官方命令;最后,全面掌握动态空间面板数据模型的原理、效应分解和软件实现,并能够将这些知识应用到论文写作中。

因此,Stata高级课程适合那些已经具备一定Stata软件和计量经济学基础,希望掌握应用计量学前沿知识和Stata实现技巧的学员。特别是那些已经通过3天的系统学习,对Stata软件和基础主流计量模型有了较好掌握的学员,将从这门课程中获益匪浅。


高级班课程大纲

第7讲 长面板与动态面板数据模型(3h)

7.1 长面板估计策略

7.2 长面板估计方法选择:稳健 vs. 效率

7.3 组内自相关与组间同期相关检验

7.4 偏差校正LSDV估计

7.5 面板工具变量估计法

7.6 工具变量高维固定效应面板

7.7 移动份额工具变量法Bartik方法

7.8 动态面板数据的差分与系统GMM估计

7.9 不规则时间间隔的动态面板数据

7.10 例文软件实现与解读:

① AcemogluD, Naidu S, Restrepo P, et al. Democracy does cause growth. Journal ofpolitical economy, 2019.

② BorusyakK, Hull P, Jaravel X. Quasi-experimental shift-share research designs[J]. TheReview of Economic Studies, 2022.


第8讲 非平稳与非线性面板数据模型(3h)

8.1 跨截面相依检验

8.2 面板单位根检验

8.3 面板协整检验

8.4 异质性数据的面板Granger检验-xtgrangert

8.5 静态面板门槛数据模型

8.6 具有内生性与门限效应的动态面板数据模型

8.7 共同因子数量测度

8.8 具有共同相关因子的动态面板数据模型

8.9 面板向量自回归模型(PVAR)

8.10 例文软件实现与解读:

③ Ditzen J.,Estimating long run effects and the exponentof cross-sectional dependence: an update to xtdcce2, The Stata Journal,2021.

④ 王维国,王鑫鹏.创新转化效率、要素禀赋与中国经济增长[J].数量经济技术经济研究,2022.


第9讲 因变量受限的面板数据模型(3h)

9.1 面板二值选择模型

9.2 面板logit的边际效应与处理效应

9.3 面板多值选择模型

9.4 面板Tobit模型

9.5 面板计数模型:泊松与负二项模型

9.6 多项选择面板回归模型

9.7 高维固定效应泊松面板模型

9.8 动态面板Probit模型

9.9 非平衡面板的动态面板Probit模型

9.10 例文软件实现与解读:

⑤ 吴小康,于津平.科技中介与全国统一技术大市场建设[J].数量经济技术经济研究,2023.


第10讲 异质性DID模型(3h)

10.1 如何在多期与处理时间变化时,选择合适的DID估计量?

10.2 负权重的诊断:deChaisemartin and D’Haultfoeuille 分解

10.3 禁止比较组的诊断:Bacon分解

10.4 组别-时期平均处理效应估计:csdid和did_multiplegt

10.5 插补估计量:did_imputation

10.6 堆叠回归估计量:stackedev

10.7 通过TWFE的事件研究:event study interact与jwdid

10.8 Stata官方异质性双重差分命令:xthdidregress

10.9 放松或允许违背平行趋势假设

10.10 稳健性推论和敏感性分析

10.11 异质性处理效应应用建议

10.12 例文软件实现与解读:

⑥ De ChaisemartinC, d’Haultfoeuille X. Two-way fixed effects and differences-in-differences with heterogeneous treatment effects: A survey[J]. The Econometrics Journal, 2023.

⑦ RothJ, Sant’Anna P H C, Bilinski A, et al. What’s trending indifference-in-differences? A synthesis of the recent econometrics literature,Journal of Econometrics, 2023.

⑧ 余长林,马青山.特高压输电与区域经济发展——来自特高压工程的经验证据[J].数量经济技术经济研究,2023.


第11讲 断点回归与合成控制(3h)

11.1 精确断点回归

11.2 断点回归的检验(连续性检验、安慰剂检验)

11.3 模糊断点估计

11.4 多断点回归

11.5 断点回归(RDD)与拐点回归(RKD)的最优模型选择

11.6 合成控制法

11.7 非参数合成控制法

11.8 合成控制与合成双重差分的比较

11.9 例文软件实现与解读:

⑨ Cattaneo M D, Idrobo N, Titiunik R. APractical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Extensions[M].Cambridge University Press, 2024.

⑩ Clarke, D Pailañir, S. Athey and G.Imbens. Synthetic Difference-in-Differences Estimation. IZA Discussion Paper, 2023.


第12讲 Lasso在预测与推断中的应用(3h)

12.1 变量选择与交叉验证

12.2 收缩法:ridge, Lasso, elasticnet

12.3 Lasso用于预测

12.4 Lasso用于推断

12.4.1 变量选择与系数估计

12.4.2 获得标准误

12.5 不同结果变量的Lssso推断命令

12.5.1 连续结果变量

12.5.2 两元选择结果变量

12.5.3 计数结果变量

12.6 系数解释:边际效应、对比、获胜率、发生率

12.7 实例:探讨母亲教育和吸烟习惯对出生体重的影响

12.8 扩展Lasso模型

12.8.1 adaptive Lasso

12.8.2 ivlasso

12.8.3 pdslass

12.8.4 dslasso

12.9 例文软件实现与解读:

⑪ AhrensA, Hansen C B, Schaffer M E. lasso pack: Model selection and prediction with regularized regression in Stata[J]. The Stata Journal, 2020, 20(1): 176-235.


论文班:

强大论文背景讲师:

a. 丰富的论文发表经验:

论文发表在American Economic Journal: Applied Economics, Journal of Development Economics, Journal of Comparative Economics, Journal of Economic Behavior and Organizations, Demography等经济学和人口学国际权威刊物,以及《中国社会科学》《经济研究》《管理世界》《金融研究》《经济学季刊》《世界经济》《中国工业经济》等国内权威刊物;

b. 丰富的期刊编辑和审稿经验:

担任SSCI期刊和国内权威刊物副主编、编委等工作,为百余本经济学、管理学、政治学、社会学、人口学领域的国内外期刊提供审稿服务。

课程设计:

模块一:实证研究通用技巧。

该模块系统性地介绍实证研究和论文写作的基本原理,以及从事经济学实证研究工作所需要掌握的核心技能;

模块二:经济学论文精讲和复刻。

通过论文精讲和重现的方式帮助大家加深对经济学研究和论文写作基本原理及核心技能的理解,熟悉原理、方法和技巧的具体应用场景。


适用领域:

适用经济学 及其他 相关社会科学领域(社会学,包括人口学、政治学、教育学、公共管理等)


课程内容:

前两天:授人以鱼不如授人以渔:掌握实证研究通用技巧

1. 鸟瞰:社会科学研究和经济学实证研究的一般流程

2. 万事开头难:找到一个好题目

a) 选题从哪里来?

b) 什么是好的选题?

c) 中英文学术期刊的选题偏好


3. 如何让选题落地:从论文选题到研究设计

a) 从现象到理论、从理论到实证:如何进行理论分析?

b) 基于设计的研究和研究方法的选择

c) 从研究方法到计量模型、从计量模型到模型估计

d) 什么是稳健性检验?我们需要什么样的稳健性检验?

e) 正确理解异质性分析和机制检验


4. 研究过程中的技术要素:数据资料、计量方法和软件技能

a) 常用数据资料、数据特征和数据的获取途径

b) 计量经济学基础和主流因果推断方法:OLS, RCT,面板数据固定/随机效应模型(FE/RE model);工具变量方法(IV), 双重差分方法及其拓展(DID;SyntheticDID; Event Study),断点回归/拐点回归(RDD/RKD)等

c) 应用STATA软件进行计量分析


5. 论文的写作

a) 学术论文写作的基本原理

b) 经济学及其他相关社会科学论文的框架结构

c) 各个击破:论文各部分内容的写作要点

d) 如何训练写作技能?


6. 论文的投稿、审稿和修改答辩

a) 如何提高论文投稿的成功率?

b) CSSCI & SSCI期刊的投稿和审稿

c) 论文退修改环节的工作

d) 基于期刊编辑工作和审稿人视角的一些经验分享


后两天:通用研究技能在实践中的应用:经济学及其他相关社会科学论文精讲和复刻

1. 使用OLS和面板数据固定效应模型(FE)等传统计量方法开展实证研究

精讲论文:

① Zhang, Chuanchuan,“Family Support or Social Support? The Role of ClanCulture”, Journal of Population Economics, 2019,32(2): 529-549

② Zhang,Chuanchuan, “Clans, Entrepreneurship, and Developmentof the Private Sector in China”, Journal ofComparative Economics, 2020, Vol.48, Issue.1, Pages 100-123.

③ 张川川、王玥琴:《教育减负、家庭教育投入与教育不平等》,《管理世界》2022年第9期第83-95页

内容要点:

a) 论文的选题:经验观察与文献阅读

b) 如何获取所需要的数据资料?

c) 如何将不同来源和不同类型的数据资料整合在一起?

d) 如何在仅使用OLS等基础方法的情况下,论证论文结果的可靠性?

e) 如何进行机制(中介效应)分析和异质性(调节效应)分析?

f) 如何规范地汇报实证分析结果?


2. 使用双重差分方法(DID)和事件分析方法(Event Study)开展实证研究

精讲论文:

④ Huang, Wei andChuanchuan Zhang,“The Power of Social Pensions:Evidence from China’s New Rural Pension Scheme”, American Economic Journal: Applied Economics, 2021, 13(2):179-205.

⑤ Cao, Jiarui,Yiqing Xu and Chuanchuan Zhang,“Clans and Calamity: HowSocial Capital Saved Lives during China's Great Famine”, Journal of Development Economics, 2022, volume 157.

内容要点:

a) 什么时候适合采用DID估计方法?

b) DID估计在计量软件中的实现

c) 作图展示DID估计的结果和进行有效性检验

d) 动态DID估计与事件分析法(Event study)

e) DID理论前沿:多期DID存在的异质性处理效应问题


3. 使用工具变量方法(IV)开展实证研究

精讲论文:

⑥ 张川川:《“中等教育陷阱”?出口扩张、就业增长与个体教育决策》,《经济研究》2015年第12期第115-127页。

⑦ 陈斌开、张川川:《人力资本与中国城市住房价格》,《中国社会科学》2016年第5期43-64页

内容要点:

a) 如何寻找和构建工具变量?

b) 如何论证工具变量的有效性?

c) 工具变量估计和假设检验在计量软件中的实现

d) 特殊形式的工具变量:Bartik Instrument


4. 使用断点回归(RD)开展实证研究

精讲论文:

⑧ 张川川、陈斌开:《“社会养老”能否替代“家庭养老”?》,《经济研究》2014年第11期第102-115页

⑨ Lee, David,Enrico Moretti, and Matthew Butler, Do Voters Affect or Elect Policies?Evidence from the U.S. House? The Quarterly Journal of Economics,August 2004

内容要点:

a) RD估计方法的适用情景和可能的选题来源

b) 使用计量软件进行RD的图分析

c) 使用计量软件进行RD的参数和非参数估计

d) 使用计量软件检验RD估计所依赖的假设

e) RD估计和IV估计的联系

f) RD估计的拓展:拐点回归(RKD)


专属福利晚上1V1答疑交流+论文批注

课程费用(均提供电子版发票,通知及结业证书)

初级:3000元,全日制在读本科及硕士2700元

高级:3300元,全日制在读本科及硕士3000元

论文:5000元,全日制在读本科及硕士4400元


课程优惠

1,初高级联报优惠价6000元,全日制在读本科及硕士5600元;

2,初高论联报优惠价10500元,全日制在读本科及硕士10000元;

2,现场班/远程班老学员九折优惠;

PS:组合优惠与折扣优惠,学生优惠均不叠加。


报名链接

初级:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1753

高级:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1754

初高级:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1755

论文:https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1750


课程咨询

尹老师

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关键词:Stata tata econometrics Experimental Indifference

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资料狂人 在职认证  发表于 2024-7-2 10:30:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
把握这个夏天, 诚邀您和我们一同在实证研究的海洋中探索、突破、超越!
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资料狂人 在职认证  发表于 2024-7-2 10:31:59 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

立体化的教学服务,确保每位学员都能学有所成!

1. 完备的知识体系:我们提供详尽的知识点,确保学习路径清晰,让学员的学习过程更加安心;

2. 综合教学模式:课程内容涵盖理论讲解、软件操作、论文应用、结果解读以及答疑解惑,采用五维一体的教学法,手把手指导学员掌握Stata软件操作和案例分析;

3. 全程互动答疑:学员在学习过程中,包括课程结束后遇到任何课程相关疑问,都可以随时与老师沟通,获得及时解答;

4. 零基础友好:课程设计兼顾理论与实践,适合零基础学员,通过手把手教学,确保每位学员都能跟上进度;

5. 免费学习资料:学员可以免费获取课程讲义、数据文件、do文件以及参考文献的PDF版本;

6. 全面课程支持:除了免费资料,课程还提供额外的视频教程和全套学习资料,包括do文件、数据、讲义和参考文献等。


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jinjian522 发表于 2024-7-2 10:49:03 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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