DID+内生性与扩展回归模型（ERM）-12小时掌握学术双利剑

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利剑1：DID

DID专题课丨一天掌握DID全套：传统DID+多期DID+DID模型扩展+空间DID

培训时长：6小时

培训方式：在线学习，提供全部资料和主讲老师答疑

培训费用：1200元/1000元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

在线报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1704

讲师介绍：

崔百胜，经济学博士，教授。2006年7月毕业于厦门大学金融系，现任教于上海师范大学。

主要讲授研究生《空间计量经济学》、《中级应用计量经济学》、《货币理论与政策》等课程。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期刊发表学术论文30余篇。参与编写《空间计量经济学——现代理论与模型》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。

课程内容：

一、 传统DID

1.1  模型引入

1.2  模型构建

     1.2.1  政策效果不随时间而变

     1.2.2  政策效果随时间变动

1.3  检验

     1.3.1  平行趋势假设检验

     1.3.2  安慰剂检验

1.4  Stata实现

二、多期DID（渐进DID）

2.1 模型构建

2.2 包括处理前后各期效应的多期DID模型

2.3 四种Stata估计命令结果比较

2.4 多期DID平行趋势检验图形实现

2.5 例文实现：Beck T, Levine R, Levkov A. 2010. BigBadBanks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the UnitedStates.Journal of Finance 65(5):1637–1667.

三、DID模型扩展

3.1 模糊DID（Fuzzy DID）

3.2 PSM-DID

3.3 具有二值时变处理的处理前后各期平均处理效应（ATEs）的估计

3.4 时变处理时间与持续期的灵活面板DID因果分析

3.5 DDD模型

3.6 例文实现：Gentzkow, M., J. M. Shapiro, and M.Sinkinson. 2011. The Effect of Newspaper Entryand Exit on Electoral Politics.The American Economic Review101:2980

四、空间DID

4.1 空间DID模型构建

4.2 直接效应与间接效应分解

4.3 例文实现：排污权交易、二氧化硫排放与经济高质量增长——基于空间双重差分模型，工作论文

参考文献：

[1]宋弘,陆毅.如何有效增加理工科领域人才供给?——来自拔尖学生培养计划的实证研究[J].经济研究,2020,55(02):52-67.

[2]王雄元,卜落凡.国际出口贸易与企业创新——基于“中欧班列”开通的准自然实验研究[J].中国工业经济,2019(10):80-98.

[3]任胜钢,郑晶晶,刘东华,陈晓红.排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据[J].中国工业经济,2019(05):5-23.

[4] C de Chaisemartin, X D’HaultfŒuille.(2018). Fuzzy Differences-in-Differences.The Review of Economic Studies, 85(2), 999–1028

[5] Mora R, Reggio I . didq: A commandfor treatment-effect estimation under alternative assumptions[J]. StataJournal, 2015, 15.

优惠：

1. 现场班及崔老师专题课老学员9折优惠；

2. 崔老师空间计量现场班/远程班老学员8折优惠；

3. 首次参加的学员可以获赠崔老师空间计量专题课一门（三门备选）；

以上优惠与学生价均不叠加。

利剑2：内生性

内生性与扩展回归模型（ERM）专题课

培训时长：6小时

培训方式：在线学习，提供全部资料和主讲老师答疑

培训费用：1200元/1000元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)

在线报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1713

讲师介绍：

陈传波，中国人民大学副教授，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讲授《计量经济学》。在《统计研究》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课。主持过多项国家社科基金和国家自然科学基金。

课程简介：

内生性（Endogeneity）是实证研究中经常被质疑，不能回避的难题。究竟什么是内生性？为什么一定要揪住内生性不放？换言之，忽略内生性将导致什么后果？为什么会产生内生性？内生性来源于哪里？如何判断是否存在内生性？如何检验内生性？

我们经常听到多种不同的“内生”，如内生变量 （Endogenous covariates）、内生样本选择（Endogenous sample selection）、内生处理指派（Endogenous treatment assignment）等，这些概念之间有什么区别和联系？

仅以内生变量为例，我们还会面临以下困惑：内生变量可否取离散形式？可否包含内生变量的二次项或更高次项？如何应对多个内生变量？多个内生变量是否允许交互？内生变量是否可与外生变量交互？内生变量的决定方程中若又包含内生变量，又该如何处理？

如果存在内生性，怎么应对内生性？若一项研究同时涉及到多种内生性时，又该怎么办？针对不同的内生性是否要采取不同的应对方法？这些不同的方法如何整合？当不同的内生性同时出现并且相互交织在一起时，又该怎么办？

STATA的扩展回归模型（ERM,EXTENDED REGRESSION MODELS），用一条命令同时处理内生变量、内生样本选择、内生处理指派和随机效应。ERM适用于连续变量、0-1变量和有序多元离散的因变量、自变量和工具变量，也允许变量取高次项以及变量之间的交互，还可用于面板数据和层次模型。

ERM在单独应对某类内生性时，等价于以下传统的十多种STATA命令：regress，ivregress,gmm（广义矩估计）, heckman, tobit, intereress, probit,oprobit, teffects,  etregress（内生处理回归）， movestay（内生转换模型，endogenous switching regression），ivtobit，xtregress, xtprobit,xtoprobit, xtivreg, 等等。更重要的是，ERM可以同时应对多种内生性问题。

ERM虽然名为扩展回归模型，但却基于多元正态分布和极大似然估计。本课程拟将STATA模拟、案例和必要的数学公式三者紧密结合，帮助学员打通任督二脉，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，不仅学会如何识别和检验各类内生性，也学会如何用一条命令处理多种内生性，还能正确解读分析结果。

课程内容：

一、内生性的本质及忽略内生性的后果（什么是内生性）

二、内生性的来源和分类（如何识别内生性）

1. 内生变量（遗漏变量、测量误差、反向因果、自选择。。。）

2. 内生处理指派

3. 内生样本选择

三、ERM原理与模拟（如何应对内生性）

四、ERM案例

五、ERM估计结果的解释（margins）

六、ERM与传统方法的关系

参考文献：

STATA EXTENDEDREGRESSIONMODELS REFERENCE MANUAL RELEASE 16

优惠政策：

1，现场班老学员八折优惠；

2，专题课付费老学员九折优惠；

3，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。

DID及内生性课程咨询：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu                              

                           

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专题直播丨DID发文+空间计量发文经验分享

1. 2020年国内顶刊DID文献
2 . 2020年国内顶刊空间计量文献
3. 案例：DID论文解读与Stata软件实现

报名：http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1723

DID专题课丨一天掌握DID全套：传统DID+多期DID+DID模型扩展+空间DID

课程内容：

一、 传统DID

1.1  模型引入

1.2  模型构建

     1.2.1  政策效果不随时间而变

     1.2.2  政策效果随时间变动

1.3  检验

     1.3.1  平行趋势假设检验

     1.3.2  安慰剂检验

1.4  Stata实现

二、多期DID（渐进DID）

2.1 模型构建

2.2 包括处理前后各期效应的多期DID模型

2.3 四种Stata估计命令结果比较

2.4 多期DID平行趋势检验图形实现

2.5 例文实现：Beck T, Levine R, Levkov A. 2010. BigBadBanks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the UnitedStates.Journal of Finance 65(5):1637–1667.

三、DID模型扩展

3.1 模糊DID（Fuzzy DID）

3.2 PSM-DID

3.3 具有二值时变处理的处理前后各期平均处理效应（ATEs）的估计

3.4 时变处理时间与持续期的灵活面板DID因果分析

3.5 DDD模型

3.6 例文实现：Gentzkow, M., J. M. Shapiro, and M.Sinkinson. 2011. The Effect of Newspaper Entryand Exit on Electoral Politics.The American Economic Review101:2980

四、空间DID

4.1 空间DID模型构建

4.2 直接效应与间接效应分解

4.3 例文实现：排污权交易、二氧化硫排放与经济高质量增长——基于空间双重差分模型，工作论文

专题直播丨内生性来源及其应对
Stata宝典——《Stata十八讲》作者陈传波亲授
1， 内生性的本质与来源
2， ERM应对内生性的案例简介

内生性与扩展回归模型（ERM）专题课

本课程拟将STATA模拟、案例和必要的数学公式三者紧密结合，帮助学员打通任督二脉，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，不仅学会如何识别和检验各类内生性，也学会如何用一条命令处理多种内生性，还能正确解读分析结果。

课程内容：

一、内生性的本质及忽略内生性的后果（什么是内生性）

二、内生性的来源和分类（如何识别内生性）

1. 内生变量（遗漏变量、测量误差、反向因果、自选择。。。）

2. 内生处理指派

3. 内生样本选择

三、ERM原理与模拟（如何应对内生性）

四、ERM案例

五、ERM估计结果的解释（margins）

六、ERM与传统方法的关系

参考文献：

STATA EXTENDEDREGRESSIONMODELS REFERENCE MANUAL RELEASE 16

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