【合集】手把手教你Stata+多期DID+合成控制法

包含应用面板数据模型、空间计量、多期DID、平行趋势检验、双重差分（倍分法、倍差法）、三重差分、倾向得分匹配、断点回归、内生性、合成控制法及安慰剂检验（2021年3月新增）等内容。

试听链接：https://www.peixun.net/main.php?mod=course&cid=1788&chid=105241
                 https://www.peixun.net/main.php?mod=course&cid=1788&chid=105492

【适用人群】

• 期刊论文发表、毕业论文撰写的在校生、硕博研究生、青年教师、科学研究、实际工作中分析问题人士；

• 希望学习面板数据模型、空间计量等、或对应的Stata案例分析人士；

• 零计量理论基础，零stata操作基础。

  
  

【教学形式】

• 视频教学并附有PDF课件

• 额外赠送【数据 + 命令】供大家演练

  
  

【特  色】

• 模型理论介绍、建模步骤流程图、Stata案例操作演示

• 结合权威文献介绍模型选择

  
  

• 每个模型可独立学习及应用

  
  

【课程主要内容】

零基础全面系统学习，主要有：面板数据模型、空间计量（横截面、面板空间计量）、双重差分（倍分法、倍差法）、三重差分、倾向得分匹配、中介效应、调节效应，多期DID及平行趋势检验、合成控制法及安慰剂检验、断点回归、内生性等内容。

【赠送】

数据、命令、权威文献资料，《手把手教你EViews软件操作与案例分析》高清视频（含《计量经济学》、《时间序列分析》、《面板数据模型》）

1   《计量经济学》系列 - EViews操作视频

1.1  数据输入

1.2  基本操作

1.3  简单线性回归模型

1.4  多元线性回归模型

1.5  多重共线性

1.6  异方差检验

1.7  WLS加权最小二乘法权重设置

1.8  自相关检验

1.9  一般化处理自相关或异方差

1.10  离散选择模型（含Logit模型、Probit模型）

1.11  一招搞定Logit、Probit离散选择模型边际效应

1.12  单位根检验

1.13  EG协整检验与误差修正模型

1.14  ARDL模型帮你自动选择ECM最优滞后阶数

1.15 自相关修正Cochrane-Orcutt迭代法

1.16 GLS与异方差自相关稳健估计的异同

1.17 FGLS与异方差模型变换、自相关广义差分法

1.18 内生性检验理论

1.19 工具变量、2SLS、TSLS、内生性检验、弱工具变量检验

2   《时间序列分析》系列- EViews操作视频

2.1  数据输入

2.2  基本操作

2.3  单位根检验

2.4  AR自回归模型

2.5  MA移动平均模型

2.6  ARMA自回归移动平均模型

2.7  ARDL自回归分布滞后模型

2.8  VAR向量自回归模型

2.9  Granger格兰杰因果检验

2.10  EG协整检验与误差修正模型

2.11  ARDL模型帮你自动选择ECM最优滞后阶数

2.12  Johansen协整检验

2.13  VECM向量误差修正模型

2.14  GARCH模型系列（含对称GARCH、非对称GARCH模型）

       2.14.1. GARCH模型（含ARCH模型）

       2.14.2. GARCH-M模型（含ARCH-M）

       2.14.3. IGARCH模型（ Integrated GARCH，含IGARCH-M）

       2.14.4. TARCH模型（ Threshold GARCH，含TARCH-M）

       2.14.5. EGARCH模型（ Exponential GARCH，含EGARCH-M）

       2.14.6. PARCH模型（ Power ARCH，含PARCH-M）

       2.14.7. Component GARCH模型（含CGARCH-M）

3  《面板数据模型》系列 - 操作视频

3.1  面板数据输入

3.2  面板数据基本操作01

3.3  面板数据基本操作02

3.4  面板数据描述性分析01

3.5  面板数据描述性分析02

3.6  面板截面相关和Granger因果检验

3.7  面板单位根检验（即平稳性检验）

3.8  pooled混合面板数据模型

3.9  变截距面板数据模型（含固定效应、随机效应）

3.10  变系数面板数据模型

3.11  面板协整检验与误差修正模型

3.12  动态面板数据模型……


课程详情可戳：https://pmu.h5.xeknow.com/s/2wD064
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