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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22