课程详情:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=93
培训时间:
2014年1月15-18日 Stata初级班
2014年1月20-23日 Stata高阶应用
授课安排:
(1) 授课方式:中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)
讲师介绍
连玉君,经济学博士,副教授。2007年7月毕业于西安交通大学金禾经济研究中心,现任教于中山大学岭南学院金融系。主讲课程为“金融计量”、“计量分析与Stata应用”、“实证金融”等。已在《经济研究》、《管理世界》、、《经济学(季刊)》、《金融研究》、《统计研究》等期刊发表论文40余篇,出版专著一部。连玉君副教授主持国家自然科学基金项目、教育部人文社科基金项目、广东自然科学基金项目各一项,并参与了多项国家自科和社科基金项目的研究工作。目前已完成Panel VAR、Panel Threshold、Two-tier Stochastic Frontier等计量模型的Stata实现程序,并编写过几十个小程序,如xtbalance、bdiff、hausmanxt、ttable3、hhi5等。
课程介绍
中国人买东西喜欢“物美价廉”。学过经济学的人都知道,这基本上是不可能发生的事情。在往期的培训中,为了迎合多数人的上述心理,我会尽力在每次课程中加入尽可能多的内容,虽然能够讲完,但无法深入,效果自然也就无法令我满意。
鉴于上述经验,这次的培训,我希望能尽力讲好几个专题。
第一个专题是关于随机边界分析的。本次课程全面介绍了目前日益得到广泛应用的随机边界模型(SFA),包括异质性SFA、面板SFA和双边SFA,是产出效率、成本效率、议价能力、投资效率估算等领域的主要分析工具。在前期文献中,固定效应面板SFA模型的估计是一直是个难题,本课程中提供了Greene(2005)提出的TFE-SFA(True fixed effect SFA)模型的Stata估计程序,能够很方便地估计包含固定效应的面板SFA模型;同时还进一步提供了Wang and Ho (2010) 提出的缩放因子模型的Stata估计程序。双边随机边界模型(Two-tier SFA)由Kumbhakar et al.(2009)提出,在衡量信息不对称程度、投资效率、议价能力等方面有重要应用,如卢洪友 et al.(2011)使用该模型测度了中国医疗市场的信息不对称程度。完成SFA估计后,如何估计无效率程度在文献中也存在争议,本课程中提供了一个便捷的命令,可以得到多种文献中常用的无效率估计量,以便作对比分析或稳健性分析。
第二个专题是关于面板数据模型的,主要涉及面板门槛模型和面板VAR模型。在多数领域,多普遍存在非线性关系,即y和x的关系会因为第三个变量q的不同而发生变化。例如,一个人的社会资本 (如人际关系、参与的社会团体等) 显然会影响其收入,但影响程度取决于这个人的教育水平。公司金融、国际贸易、区域经济等领域都存在类似的问题。在实证分析过程中,我们并不知道转折点的位置,面板门槛模型可以帮我确定最佳的转折点,并执行相关的检验。面板VAR模型的用途有所不同,它主要用于估计多个变量之间的动态关系,这些变量往往互为因果,形成一个完全内生的系统。此时,可以采用面板VAR模型分析某个内生变量受到外来冲击时对其他变量的影响,也可以分析预测过程中,某个变量的重要性。
第三个专题是关于内生性问题的。由于传统的处理方法(如IV-GMM、DID等)已经在初级班中进行了讲解,这里主要介绍Heckman选择模型、Treatment effect模型,以及近几年中得到广泛应用的倾向得分匹配分析 (PSM) 和断点回归分析 (RDD)。这些模型虽然形式各异,但解决的问题却是相似的,那就是在控制自我选择偏误的前提下,更好地评估某种政策或事件的效果或影响。
第四个专题讲解近十年中应用越发广泛的Bootstrap和Monte Carlo模拟。有些人总觉得这些方法高深莫测,离自己的研究很远。事实上,翻开Top期刊的论文,你会发现,很多论文中的标准误、置信区间都是采用Bootstrap获得的,在计算机运算速度可观,软件极为便利的今天,理解这些方法的原理和应用远比学会操作它们要重要的多。因此,这一讲中我会用一系列范例说明这两种方法的基本原理,并告诉你它们的适用条件和便利之处。
这次培训的最后一讲是一篇论文的Stata实现过程。你可以看到作者如何从粗糙的原始数据入手,去粗取精,找出支持理论预期的经验证据。在这个过程中,需要处理离群值、需要合理规划你的研究设计、需要对各种可能影响结论的偏误进行妥善的处理,增强结论的稳健性。
总体而言,我希望各位能通过高级班的学习,对我上面提到的几个专题有较为深入的了解,并可以尝试着将其中的一种或几种研究方法应用到你手头的研究中。
培训目标
(1)熟练掌握Stata基本操作命令(语法结构、帮助文件、do文档的使用等)
(2)熟练运用Stata完成复杂的数据处理工作
(3)能综合应用课程中介绍的多种方法研究问题,进行合理的研究设计
(4)能运用Stata独立完成一篇论文的数据处理和实证分析工作
课程大纲
专题名称 | 授课内容 |
第1讲(3小时)面板门槛和面板联立方程 | 面板门槛模型(Panel Threshold Model)面板联立方程组模型(Panel Simultaneous Equations Model) |
第2讲(3小时)面板VAR模型 | VAR模型简介面板VAR模型简介冲击反应函数 (IRF)方差分解 (FEVD) |
第3讲(3小时)随机边界分析I | 传统的SFA模型(Traditional SFA)SFA的模型设定和估计方法异质性SFA模型(Heterogeneity SFA)应用范例(介绍3篇论文) |
第4讲(3小时)随机边界分析II | 面板SFA模型(Panel Data SFA) Greene (2005), True Fixed Effect (TFE-SFA) 模型 Wang and Ho (2010), Scaling Property (SP-SFA) 模型双边SFA模型(Two-tier SFA)范例:卢洪友, 连玉君, 卢盛峰 (2011). 中国医疗服务市场中的信息不对称程度测算. 经济研究, (4): 94-106. |
第5讲(3小时)内生性专题I | Heckman选择模型(Heckman Selection Models)处理效应模型模型(Treatment Effect Models)多元处理效应模型(Multinomial Treatment Effects Models) |
第6讲(3小时)内生性专题II | 倾向得分匹配分析(Propensity Score Matching, PSM)断点回归(Regression Discontinuity Designs, RDD) |
第7讲(3小时)自抽样和蒙特卡洛模拟 | Bootstrap的原理和Stata实现Bootstrap组间系数差异检验Bootstrap获取复杂统计量的临界值Monte Carlo的基本原理Monte Carlo应用实例:内生性偏误的后果 |
第8讲(3小时)论文写作与研究设计 | EndNote软件和Google Scholar的配合使用一篇经典论文的Stata实现过程:Flannery, M. J., K. P. Rangan, 2006, Partial adjustment toward target capital structures, Journal of Financial Economics, 79 (3): 469-506.该文对于衡量偏误、模型设定偏误等棘手问题的处理很巧妙,稳健性检验和整体的研究设计都非常值得借鉴。 |
培训配套资料
(1)本课程中使用的do文档和ado文档(包含每个专题对应的do文件,共计1万余行命令,同时提供Stata和PDF两种格式,前者方便学员练习,后者方便学员阅读)
(2)范例数据(STATA官方范例数据包)、中国宏观经济、中国上市公司范例数据
(3)STATA外部命令包:plus(包含400多个外部命令)
报名流程及咨询
1. 提交报名信息: http://www.peixun.net/view/60_join.html4.开课前一周发送培训教室路线图,培训现场领取发票
2.确认报名信息>>发预习资料
3.申请证书学员,提交照片等申请材料。结课后参加考试,通过者颁发证书
联系方式
曾老师
电话:(010)68472925 13501012363
QQ:619492407
邮箱: training@pinggu.org
学费及培训优惠
学费:
论文攻略班:3200元,学生2200元;高阶班:3600元,学生2400元;全程5600元,学生3600元
(包含发票、培训费、资料费、配套视频)
证书费用:400元,可以申请《数据分析师》证书(工业和信息化部教育与考试中心颁发)
优惠方案:
(1)2人同时报名,9.5折优惠 (2)3人及以上同时报名9折优惠,5人以上8折优惠
(3)论坛课程老学员9折优惠 以上优惠不累计
差旅及食宿费用自理
汇款方式:支持在线支付,银行汇款等多种方式,详情请查看:
http://baoming.pinggu.org/paycenter.aspx