京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Stata实用计量方法_18小时在线学习
我们以介绍当代实用计量方法为主,Stata 操作为辅,而以发表 (C)SSCI 论文为目标。让您可以复制成功发表的经验。
来参加讲习的目的是要撰写论文(硕、博士或老师要发表学术论文,以国内较好期刊或国外之SSCI为目标),当中一个重要环节就是实证 (计量) 方法,这是讲习之重点,而Stata是执行实证方法最方便的软件,所以课程以
以多年发表 SSCI学术文章之实战功力与经验传承,特别讲求实务应用,摒除课本没有实用之内容,精简介绍学术论文 (期刊) 所需要之计量方法与概念,让学员更容易了解相关概念、掌握重点并能正确应用于个人专业与领域。除此之外,藉由丰富的发表经验,也会穿插如何选择适当题目,让学员开始迈向 SSCI 之路。
培训时长:18小时
培训方式:在线学习,提供全部资料和黄老师答疑
培训费用:3600元 /3200元(学生价, 仅限全日制在读本科生和硕士)
授课安排:上午9:00-12:00; 下午1:30-4:30; 答疑4:30-5:00
在线报名:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1377
课程教材:
PPT,Stata 程序与相关资料。
课程简介:
1. 前两讲内容(论 t 值与面板模型) 是一个硕、博班学生,甚至年轻老师从事应用计量之最基本、也是最重要的基础。我以多年研究经验,帮你筛选掉没有实用的部分,将你应该知道教给你,让你能够真正自己操作、应用而不会受到别人 (例如审稿人) 之挑战。
2. 论文知道无他,求其 t 值而已矣!但你的 t 值对吗?此外,经济、财务与其他非常多领域有超过一大半是使用面板资料,所以了解其之估计方法 (你还在纠结于固定或随机效果吗?双向固定效果模型若不显著应该如何) 与如何操作和注意事项,让你有明确方向与做法!
3. 后面四讲内容 (倍差法 DID,倾向得分匹配分析 PSM,合成控制法 SCM与断点回归设计 RDD)都是分析政策效果 (不仅局限于政府,也包括其他公司与个人之许多决策) 之因果效应 (causal effects),不管学术或是实务,这几个方法都是必备之计量分析技术。
4. 首先,DID与PSM 在实务应用上是非常相关的,当你想分析某一政策 (也包括法律、制度等) 改变或执行之效果,到底适合用哪一种方式 (正常是两者之一)?DID/PSM 之使用 (与合用) 可说是最广泛的,他们都适用于有"多个”受到政策影响之治疗组,但若只有”一个”受到影响,这时候我门可考虑使用近15年政策评估最大之进展 --- SCM方法来估计政策之因果效应。除了一般的”孤伶伶”情况,我也将介绍”多个”受影响之 SCM 應用與操作。至于RDD之应用,多因为政策执行适用符合某一门槛值之上 (或之下) 所造成,是大家公认最clean的认定政策效果之方法,你也应该要知道!
讲师介绍:
黄河泉,美国范德堡大学 (Vanderbilt University) 经济学博士,目前为淡江大学财务金融学系专任教授。主要教授课程包括计量经济学与高等应用计量等课程。主要研究方向为应用计量经济,应用方面主要为宏观财务经济,这几年逐渐转往财务金融 (公司治理与公司理财) 方面之应用,以中国为主要分析对象。已经于 Journal of Development Economics, Journal of International Moneyand Finance (forthcoming), Journal of Empirical Finance (2篇), Economics Letters, Journal of Comparative Economics, Journal ofMacroeconomics, International Review of Economics and Finance, Studies inNonlinear Dynamics and Econometrics, Economic Modelling 等国际知名期刊发表超过 50 篇之学术论文 (其中有超过 40篇收录于 SSCI 期刊)。
课程大纲:
I. 基础计量
a. 论t 值 (OLS/IV)
1. 外生 (OLS)与内生(IV/2SLS) 解释变量之问题 (t 值之分子问题)
2. 稳健标准误:异方差、序列相关与聚类等处理(t 值之分母问题)
3. SSCI 时间:范文多篇
b. 面板模型(PD, panel data model)
1. 介绍固定效果 (FE) 与随机效果 (RE) 模型与估计
2. 模型筛选:要用 FE 或 RE? 同方差与异方差下之检定
3. 实战一二三:这些年期刊文章的真相 (firm,industry, and year fixed effects 与 robust orcluster at firm/industry/year level)
4. SSCI 时间:范文多篇
II. 衡量政策效果之实用计量:
a. 倍差法(DID, difference-in-differences)
1. 政策改变时点相同之状况
2. 政策改变时点不同之状况
3. 亮点:简单检验平行趋势之操作
4. SSCI 时间:范文多篇
b. 倾向得分匹配分析 (PSM, propensity score matching)
1. 配对之概念与依据,不同配对之方法
2. 亮点:可能更好之配对新方法:EB(entropy balancing) 与 CEM (coarsened exact matching) 等
3. 亮点:与DID合用,与分位数回归合用
4. 亮点:正向/负向选择假说之验证(对文章内容有加分作用)。
5. SSCI时间:范文多篇
c. 合成控制法(SCM, synthetic control method)
1. 特别合适衡量单一个体/地区 (治疗组) 受到政策影响之效果
2. 亮点:将其延伸到多个个体/地区(治疗组) 之情况
3. SSCI时间:范文多篇
d. 断点回归设计(RDD, regression discontinuity design)
1. 明确断点回归设计 (Sharp RDD)
2. 模糊断点回归设计 (Fuzzy RDD)
3. SSCI时间:范文多篇
优惠:
现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;
同一单位六人以上同时报名8折优惠;
以上优惠与学生价不叠加。
报名流程:
1,点击“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1377”,在线提交报名信息;
2,订单支付成功后发送发票信息;
3,开课前一周发送电子版资料与上课事宜。
在线咨询:
尹老师
电话:010-53352991
QQ:42884447
WeChat:yinyinan888
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11