分析培训标准系列,涉及多款软件,欢迎大家积极参
与讨论,帮忙修改和完善。
计量实证分析培训标准系列之STATA
——人大经济论坛
目的:满足高校老师或者其他机构科研人员学术需求,通过学习计量统计软件的培训可以独自完成一篇高质量论文的实证分析部分。针对不同专业偏好推出多款计量统计软件的培训标准,学员可以根据自己的具体情况自由选择软件。
软件:SPSS/SAS/STATA/EViews/R。
对象:1.高校内部有实证分析需求的老师
2.企业内部有研究报告撰写需求的人员
讲师:北京大学、人民大学、厦门大学、中山大学,复旦大学、天主教辅仁大学、国立台湾大学,等知名高校教授讲师,及人大经济论坛数据分析部门讲师团队等,科研实践经验丰富,理论功底深厚。多名讲师主持或者参与国家自然科学基金、教育部人文社科基金,发表过的期刊覆盖《经济研究》、《管理世界》、《经济学(季刊)》、《金融研究》、《统计研究》等国内权威期刊及国外SCI期刊,出版过多部经典教材。
STATA培训标准
1.Stata简介
1.1数据的导入和导出
1.2执行指令和基本统计分析
1.3do文件和log文件的使用
1.4帮助文件的使用和外部命令的获取
1.5一篇范例文档
2.数据处理
2.1数据的横向合并和纵向追加
2.2重复样本值、缺漏值和离群值的处理
2.3基本统计量的呈现
2.4基本统计分析(组间均值差异和中位数差异检验)
2.5文字变量的处理
2.6大型数据的处理范例(GTA数据库和工业企业数据库)
3. 模型的设定和解释
3.1线性回归模型回顾(OLS)
3.2虚拟变量和交乘项的使用及解释
3.3R2分解和贡献度分析
3.4分组回归和组间系数差异检验
3.5Bootstrap、Jackknife及稳健性标准误的获取
3.6估计结果的呈现和分析
4.Stata程序
4.1局域暂元和全局暂元(local, global)
4.2控制语句(条件语句、循环语句)
4.3Stata中的各类函数
4.4分组回归分析
4.5范例:盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算
5. Stata绘图
5.1Stata绘图命令的基本架构
5.2常用图形概览(折线图、直方图、密度函数图、柱状图)
5.3选项的设定
5.4图形元素属性的设定
5.5复杂图形的绘制范例
6. Logit模型
6.1Logit模型简介
6.2模型设定和估计方法
6.3结果的解释
6.4多元Logit模型(Multinomial Logit)
6.5应用实例:不同背景人群的选举倾向
7. 内生性问题及估计方法
7.1工具变量法(IV)和广义矩估计法(GMM)简介
7.2倍分法(Difference in Difference)
7.3处理效应模型(Treatment Effect Model)
7.4应用实例(介绍3篇论文)
8. 时间序列分析
8.1 时间序列资料的处理
8.2ARIMA模型
8.3向量自回归(VAR)模型:估计和检验
8.4向量自回归(VAR)模型:因果检定和冲击反应
8.5 单位根检验
8.6 协整分析和误差修正模型
8.7 GARCH模型(GARCH,E-GARCH,T-GARCH)
9. 面板数据模型
9.1静态面板模型:固定效应和随机效应
9.2基于Bootstrap的Hausman检验
9.3异方差和序列相关(Bootstrap稳健型标准误的获取)
9.4包含内生变量的固定效应模型
9.5实证分析中的常见问题
9.6应用实例(介绍3篇论文)
10.实证分析的研究设计
10.1计量基本知识回顾
10.2研究设计的基本思路和常见模式
10.3如何呈现和分析结果?
10.4何谓稳健性检验?
10.5如何提炼你的研究贡献和结论?
11.自抽样和蒙特卡洛模拟
11.1 Bootstrap的原理和Stata实现
11.2 Bootstrap组间系数差异检验
10.3 Bootstrap获取复杂统计量的临界值
11.4 Monte Carlo的基本原理
11.5 Monte Carlo应用实例:内生性偏误的后果
12.动态面板模型
12.1一阶差分GMM估计量(FD-GMM)
12.2序列相关检验和过度识别检验(Sargan检验)
12.3案例分析:资本结构动态调整分析
13.面板VAR模型
13.1VAR模型简介
13.2面板VAR模型简介
13.3冲击反应函数(IRF)
13.4方差分解(FEVD)
13.5应用实例:金融发展与投资支出关系分析
14.面板门槛和联立方程模型
14.1面板门槛模型(Panel Threshold Model)
14.2面板联立方程组模型(Panel Simultaneous Equations Model)
14.3案例分析:资本结构与经营绩效关系分析
15. Tobit模型
15.1Tobit模型简介及应用
15.2IV-Tobit模型
15.3面板Tobit模型
15.4假设检验和边际效应
15.5应用实例(介绍2篇论文)
16. 计数模型 (Count Data)
16.1计数模型简介及应用
16.2Poisson回归模型
16.3负二项回归模型
16.4应用实例(介绍2篇论文)
17. 论文写作与课题申请
17.1如何发现新的研究主题
17.2EndNote软件、Google Scholar和Word的完美结合
17.3如何与审稿人有效沟通
17.4课题申请书的撰写与经验分享