STATA软件是一款国际上非常流行的优秀的统计软件,是众多研究机构和公司在数据分析中的首选软件，并被很多国家和国际组织指定为官方使用软件。
STATA强大的统计与计量分析功能、精致的绘图、简单易行的窗口操作、简练便捷的编程、强大的MATA矩阵运算、丰富的网络资源等功能使其成为世界上用户最多的软件之一，被高度评价为“数据分析的操作系统”,可以实现诸多的统计分析方法，如单元统计、多元统计等内容；还包括了许多经典和前沿的计量模型，如单方程回归模型、离散选择模型、分位数回归、时间序列分析、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和自举法等。
有效提升论文发表与Stata应用技能
时间：初级：2018年1月13-16日 (四天)
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《China Economic Review》、《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60余篇。连玉君副教授主持国家自然科学基金项目（2项）、教育部人文社科基金项目、广东自然科学基金项目等课题项目10余项。
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、winsor2、bdiff、hausmanxt、ttable3、hhi5等。
初级班课程大纲
|
专题名称 |
授课内容 |
|
第1讲（3小时） Stata简介 |
数据的导入和导出 执行指令和基本统计分析 do文件和log文件的使用 帮助文件的使用和外部命令的获取 一篇范例文档 |
|
第2讲（3小时） 数据处理 |
数据的横向合并和纵向追加 重复样本值、缺漏值和离群值的处理 基本统计量的呈现 基本统计分析(组间均值差异和中位数差异检验) 文字变量的处理 大型数据的处理范例(GTA数据库和工业企业数据库) |
|
第3讲（3小时） Stata程序 |
局域暂元和全局暂元（local, global） 控制语句（条件语句、循环语句） Stata中的各类函数 分组回归分析 范例：盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算 |
|
第4讲（3小时） 普通最小二乘法 (OLS) |
线性回归模型估计方法（OLS） 假设检验和统计推断 Bootstrap、Jackknife及稳健性标准误的获取 虚拟变量 |
|
第5讲（3小时） 模型的设定和解释 |
交乘项和平方项的使用及解释 R2分解和贡献度分析 分组回归和组间系数差异检验 估计结果的呈现和分析 范文2篇 |
|
第6讲（3小时） 内生性问题及估计方法： IV-GMM 倍分法(DID, D-in-D) |
工具变量法（IV） 广义矩估计法（GMM）简介 内生性检验：是否存在内生性 过度识别检验：工具变量的合理性 倍分法(Difference in Difference)简介 PSM-DID 应用实例（介绍2篇论文） |
|
第7讲（3小时） 静态面板数据模型 |
静态面板模型：固定效应和随机效应 基于Bootstrap的Hausman检验 异方差和序列相关（Bootstrap、Cluster调整标准误） 包含内生变量的固定效应模型 实证分析中的常见问题 应用实例（介绍3篇论文） |
|
第8讲（3小时） 论文写作与发表专题 |
Endnote和Google Scholar的使用 论文的选题 如何梳理和评述文献 研究贡献的陈述 研究设计与论文的修改 修改报告的撰写 (与审稿人有效沟通) |
高级班课程大纲
|
第1讲（3小时） 动态面板模型 面板VAR模型 |
一阶差分GMM估计量（FD-GMM） 序列相关检验和过度识别检验（Sargan检验） 面板VAR模型简介 冲击反应函数 (IRF)、方差分解 (FEVD) 应用实例（介绍3篇论文） |
|
第2讲（3小时） 面板门槛模型 |
Bootstrap简介 截面门槛模型（Cross-sectional Threshold Model） 面板门槛模型（Panel Threshold Model） 应用实例（介绍2篇论文） |
|
第3讲（3小时） Logit模型 |
Logit模型简介 模型设定、估计方法和结果的解释 多元Logit模型 (Multinomial Logit) 有序Logit模型 (Ordered Logit) 应用实例（介绍2篇论文） |
|
第4讲（3小时） 内生性问题专题I： Heckman选择模型 处理效应模型 倾向得分匹配分析(PSM) |
Heckman选择模型（Heckman Selection Model） 处理效应模型（Treatment Effect Model） 倾向得分匹配分析（Propensity Score Matching, PSM） 配对方法：精确配对、半径匹配、最近邻匹配等 共同支撑假设和平行假设 应用实例（介绍2篇论文） |
|
第5讲（3小时） 内生性问题专题II： 合成控制法 (Synthetic control methods) |
合成控制法简介 精讲一篇经典论文(Stata实现过程)：Abadie, A., A. Diamond, J. Hainmueller, 2010, Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of california's tobacco control program, Journal of the American Statistical Association, 105 (490): 493-505. |
|
第6讲（3小时） 内生性问题专题III： 断点回归分析(RDD) |
Regression Discontinuity Design (RDD) 简介 范例：2篇文章 |
|
第7讲（3小时） 学术论文精讲 Faulkender and Wang (2006, JF) |
Faulkender, M., R. Wang, 2006, Corporate Financial Policy and the Value of Cash, Journal of Finance, 61 (4): 1957-1990.
|
|
第8讲（3小时） 课题标书的撰写 |
评审专家的习惯和偏好 关于选题和子课题的设定 研究基础、研究目标、研究内容、研究难点 特色和创新点的提炼 标书的结构和标书的修改 经验分享：一份中标的自科标书 |
1. 无论报初级班还是高级班，缴费成功后都享受如下优惠：
√ （a）赠送与所报课程相同的stata视频教程，
即报初级班送初级班视频，报高级班送高级班视频，报全程送【初级+高级+论文攻略】视频；
√ （b）5折优惠购买未赠送的其他Stata视频；
2，现场班老学员9折优惠；
6，优惠2,3,4,5不叠加。
PS：根据报名缴费顺序安排现场座位。
报名流程：
1. 点击“初级/高级/全程班报名”网上提交报名信息，报名时请留言报全程还是初级，高级~
2. 电话确认，订单缴费；
3. 缴费确认，开课前一周发送软件准备，电子版讲义；
联系方式：
魏老师
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
