Stata作为实证计量发文的工具，一直都是经管及社科领域学习的重点！

从Stata初级到高阶，主要有以下5个学习目标：

1. 建立Stata学习的整体框架，掌握Stata软件的命令与程序的主要语法规范，提升Stata数据管理的基本技能；

2. 掌握目前计量经济学领域中基本方法；

3. 系统掌握面板模型的最新发展与应用；

4. 对DID的扩展模型，从理论模型和Stata软件实现两个方面进行掌握；

5. 对动态空间面板数据模型，从原理、效应分解和软件实现三个方面进行全面掌握，并能具体应用到论文写作。

Stata初高级特训_2024年寒假班报名开启！！

北京现场/同步远程直播

通过覆盖全课程的完整代码、配套数据，以及对应理论方法，系统讲授Stata软件的基本操作、编程、数据管理与图形可视化；

先是理论内容教学，进而对主要命令实现计量理论模型过程与结果解读进行讲授，最后，对主要模型配之以示例论文，完整再现论文，达到论文复制与再现的目的。

课程亮点：

1. 课程内容更丰富、也更新。

6天的课程共讲授12章的内容，且包括了多篇论文的实例，相当于将初级、高级和论文三个阶段的学习融入到初级和高级课程学习的过程中，课程也包括空间计量经济学的核心模型应用，如动态空间面板模型的实现与效应分解等。同时，课程包括例如DID扩展模型，这些政策评价领域最新的研究进展，例文也是新近刊发的AER顶级论文的实现。

2. 授课的方式，采用“理论讲解+代码实现+论文复制”三维一体的模式，从而将理论的学习与论文的写作很好结合，通过解读论文的实现过程，实现论文的再现和自身研究领域的完美拓展；

3. 初级，高级各有30天回放，且回放开通日期可以灵活安排，课后可以反复复习以掌握授课内容，免去时间限制远程班无法消化的内容；回放复习期间可以继续与主讲老师交流答疑。

课程安排

培训时间：

初级：2024年1月18-20日（三天）

高级：2024年1月22-24日（三天）

授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

培训地点：北京现场班，同步远程直播；提供全程录播回放（回放开通日期可以灵活安排）

2024更新内容：

1. 在Stata基础操作部分，增加了Stata外部命令的科学管理和实时更新，实现了不同电脑、新旧版本Stata外部命令共享。

2. 在数据处理与科学绘图部分，增加了缺失值与补漏方法集成，回归系数可视化两个部分。通过实际举例说明在数据处理中，常见的缺失值补漏方法。回归系数可视化有助于对回归结果进行更加直观的解读。

3. Stata程序及编程部分，对程序编写的规范中，新增参数类型验证、低级参数解读和临时变量、矩阵和文件等，使程序编写的主要流程更加完善。

4. 在线性回归、内生性和工具变量部分，增加了IV和OLS估计系数差异分解，将两者差异解释为与遗漏变量、选择偏差、测量误差和双向因果有关的内生性偏差，从而对偏差来源可以进行更为深入探讨。

5. 在因果推断经验研究中的中介效应与调节效应部分，新增了中介效应估计的新命令sgmediation2，基于结构方程模型的中介效应分析。sgmediation2扩展了sgmediation命令的诸多功能，如可以使用更为广泛的数据，改变了方差的估计方法等。后者在估计中介变量为分类变量时，更为简便。

6. 在静态面板数据模型与双重差分部分，新增了时间-空间维度的安慰剂检验新命令，以及三重差分方法如何展开平行趋势检验。DID安慰剂检验的Stata新命令didplacebo，可以自动进行DID模型的时间、空间及时空混合安慰剂检验，并提供可视化展示。以国内权威期刊中的论文为例，实例说明主要模型设计及平行趋势检验环节。

7. 在长面板与动态面板数据模型部分，增加了工具变量高维多重固定效应模型，在高维固定效应的同时，考虑了变量的内生性。

8. 在非平稳与非线性面板数据模型部分，在传统面板Granger因果检验基础上，新增了异质性面板数据的格兰杰因果检验，该检验既可以在多元系统中应用，也可以在截面相依和截面异质性的情况下采用。

9. 在因变量受限的面板数据模型部分，新增了固定效应面板logit模型，在考虑处理效应异质性的情况下，对边际效应和处理效应进行估计。

10. 在异质性DID模型部分，对整章内容进行了重新设计和调整，新的一章对异质性DID的最新进展进行了最新概括和梳理，包括多期和处理时间变化下，如何选择合适的DID估计量，以及对应的检验，并对最新的修正估计量进行了分类讲授，包括组别-平均估计量、插补估计量、基于TWFE的估计量。并对平行趋势不满足的情况进行分析，在此基础上，对敏感性分析和稳健性推论展开研究，从而涵盖了当前异质性稳健性DID的主流做法和主要扩展方向。

11. 在断点回归模型部分，增加了断点回归（RDD）和扭点回归（RKD）的最优模型选择检验

12. 在空间面板数据模型部分，增加了具有交互效应的动态空间面板模型的IV估计，扩展了空间面板模型中，存在内生性解释变量的估计。

13. 对Stata初级和Stata高级课程的例文及复制代码进行了全面更新，以更好的反映当前Stata应用的最新进展。

授课老师：

崔百胜，厦门大学经济学博士，上海师范大学教授。教学使用软件为Stata和Matlab软件，熟悉相关软件的操作与使用。主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。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、SSCI期刊发表学术论文近50篇。参与编写《空间计量经济学——现代模型与方法》、《空间计量经济学——实证研究与软件实现》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。

课程亮点：

初级班课程大纲（含4篇范例论文）

第1讲 Stata基础操作（3h）

1.1 Stata软件快速入门

1.2 Stata菜单操作

1.3 Stata路径设定与修改：sysdir和adopath

1.4 Stata外部命令科学管理与更新

1.5 各类文件的合理组织：do文件、ado文件和数据文件

1.6 Stata命令与帮助文件

1.7 do文件创建与优化

1.8 标量与矩阵

第2讲 数据处理与科学绘图（3h）

2.1 数据处理准备

   2.1.1 各类数据导入与导出

  2.1.2 整理、提取和变量转换

2.2 合并、转换与堆叠

   2.2.1纵向与横向数据合并

  2.2.2 数据转换

  2.2.3 数据堆叠与面板数据构建

2.3 数据清理

  2.3.1 单变量清理

  2.3.2 多变量清理

2.4 缺失值与补漏方法集成

2.5 数据清理实操

   2.5.1 主流数据库：Wind数据转换为Stata面板数据

   2.5.2 微观调查类数据处理：以CFPS数据为例

2.6 Stata数据的科学绘图

  2.6.1 基础图形命令应用

   2.6.2 面板数据的动态显示

   2.6.3 交错事件面板数据图形

   2.6.4 回归系数可视化

第3讲 Stata程序与编程（3h）

3.1 局域暂元与全局暂元

  3.1.1 global的使用技巧

  3.1.2 local的几种常用方法

3.2 条件与循环语句

  3.2.1 巧用if嵌套语句

  3.2.2 循环语句

3.3 程序编写规范与语法解析

  3.3.1 Stata程序结构

  3.3.2 程序参数解析

  3.3.3 程序返回值

  3.3.4 标准语法解析

  3.3.5 参数类型验证

  3.3.6 低级参数解析

  3.3.7 临时变量、矩阵和文件

3.4 ado文件与hlp文件

  3.4.1 ado文件编写规范

  3.4.2 标准帮助文件的编写

3.5 Stata编程示例: LM和GMM估计的代码编程

第4讲 线性回归模型、内生性与工具变量法（3h）

4.1 regress估计、结果解释与边际效应

4.2 如何正确使用稳健与聚类-稳健标准误

4.3 Wild cluster bootstrap

4.4 自变量相对重要性的Shapley分解

4.5 内生性问题的来源与修正方法

4.6 IV估计量：IV、2SLS和GMM

4.7 恰好与过度识别模型的IV估计

4.8 弱工具变量检验

4.9 IV和OLS估计系数差异分解

4.10 例文软件实现与解读：尹志超等. 农村劳动力流动对家庭储蓄率的影响[J].中国工业经济,2020.

第5讲 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应（IV）（3h）

5.1 中介效应模型的现行做法与检验

5.2 中介效应检验的反思

5.3 中介效应分析的操作建议

5.4 中介效应估计新命令：sgmediation2

5.5 具有工具变量的中介效应分析

5.6 基于结构方程模型的中介效应分析

5.7 调节效应模型与交乘项

5.8 调节效应与异质性分析

5.9 调节效应分析的操作建议

5.10 例文软件实现与解读：

[1] 孙伟增,毛宁,兰峰等.政策赋能、数字生态与企业数字化转型——基于国家大数据综合试验区的准自然实验[J].中国工业经济,2023.

[2] 曹伟,綦好东,赵璨.企业金融资产的配置动机：基于产权性质与异质性股东参股的分析[J].中国工业经济,2023.

第6讲 静态面板数据模型与双重差分法（3h）

6.1 估计量比较：混合OLS、组内、组间与一阶差分

6.2 模型选择检验：固定效应or随机效应模型

6.3 面板数据内生性与IV估计

6.4 高维固定效应模型：reghdfe

6.5 政策评估两种偏误如何影响评估效果

6.6 双重差分的7种估计方法

6.7 双重差分法的平行趋势检验与安慰剂检验

6.8 Stata时间-空间维度安慰剂检验新命令

6.9 多期双重差分的估计与规范作图

6.10 三重差分估计如何检验平行趋势

6.11 例文软件实现与解读：曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,2020.

高级班课程大纲（含9篇范例论文）

第1讲 长面板与动态面板数据模型（3h）

  1.1 长面板估计策略

  1.2 长面板估计方法选择：稳健 vs. 效率

  1.3 组内自相关与组间同期相关检验

  1.4 偏差校正LSDV估计

  1.5 面板工具变量估计法

  1.6 工具变量高维固定效应面板

  1.7 移动份额工具变量法Bartik方法

  1.8 差分与系统GMM估计

  1.9 例文软件实现与解读：

[1] AcemogluD, Naidu S, Restrepo P, et al. Democracy does cause growth. Journal ofpolitical economy, 2019.

[2] BorusyakK, Hull P,Jaravel X. Quasi-experimental shift-share research designs[J]. The Review ofEconomic Studies, 2022.

第2讲 非平稳与非线性面板数据模型（3h）

  2.1 跨截面相依检验

  2.2 面板单位根检验

  2.3 面板协整检验

  2.4 异质性数据的面板Granger检验-xtgrangert

  2.5 静态面板门槛数据模型

  2.6 具有内生性与门限效应的动态面板数据模型

  2.7 具有共同相关因子的动态面板数据模型

  2.8 面板向量自回归模型（PVAR）

  2.9 例文软件实现与解读：Ditzen J., Estimating longrun effects and the exponent of cross-sectional dependence: an update toxtdcce2, The Stata Journal,2021.

第3讲 因变量受限的面板数据模型（3h）

  3.1 面板二值选择模型

  3.2 面板logit的边际效应与处理效应

  3.3 面板多值选择模型

  3.4 面板Tobit模型

  3.5 面板计数模型：泊松与负二项模型

  3.6 多项选择面板回归模型

  3.7 高维固定效应泊松面板模型

  3.8 动态面板Probit模型

  3.9 例文软件实现与解读：吴小康,于津平.科技中介与全国统一技术大市场建设[J].数量经济技术经济研究,2023.

第4讲 异质性DID模型（3h）

  4.1 如何在多期与处理时间变化时，选择合适的DID估计量？

  4.2 负权重的诊断：de Chaisemartin and D’Haultfoeuille 分解

  4.3 禁止比较组的诊断：Bacon分解

  4.4 组别-时期平均处理效应估计：csdid和did_multiplegt

  4.5 插补估计量：did_imputation

  4.6 堆叠回归估计量：stackedev

  4.7 通过TWFE的事件研究：event study interact与jwdid

  4.8 Stata官方异质性双重差分命令：xthdidregress

  4.9 放松或允许平行趋势假设被违反

  4.10 稳健性推论和敏感性分析

  4.11 异质性处理效应应用建议

  4.12 例文软件实现与解读：

[1] De Chaisemartin C,d’Haultfoeuille X. Two-way fixed effects and differences-in-differences withheterogeneous treatment effects: A survey[J]. The Econometrics Journal, 2023.

[2] 余长林,马青山.特高压输电与区域经济发展——来自特高压工程的经验证据[J].数量经济技术经济研究,2023.

第5讲 断点回归与合成控制（3h）

  5.1 精确断点回归

  5.2 断点回归的检验（连续性检验、安慰剂检验）

  5.3 模糊断点估计

  5.4 多断点回归

  5.5 断点回归（RDD）与扭点回归（RKD）的最优模型选择

  5.6 合成控制法

  5.7 非参数合成控制法

  5.8 合成控制与合成双重差分的比较

  5.9 例文软件实现与解读：CattaneoM D, IdroboN, Titiunik R. A practical introduction to regression discontinuitydesigns: Extensions[J]. arXiv preprint arXiv:2301.08958, 2023.

第6讲 空间面板数据模型（3h）

  6.1 空间计量模型分类

  6.2 空间相关性分析

  6.3 空间溢出效应动因

  6.4 空间权重矩阵构建

  6.5 空间相关性检验

  6.6 空间计量模型构建流程与模型选择

  6.7 动态空间面板模型估计

  6.8 具有交互效应的动态空间面板模型的IV估计

  6.9 例文软件实现与解读：

[1] Vega S H,Elhorst J P . A regional unemployment model simultaneously accounting forserial dynamics, spatial dependence and common factors[J]. Regional Science& Urban Economics, 2016.

[2] Cui G, Sarafidis V,Yamagata T. IV estimation of spatial dynamic panels with interactive effects:large sample theory and an application on bank attitude towards risk[J]. TheEconometrics Journal, 2023.

课程费用：

Stata初级班：3000元/2700元(学生价，仅限全日制本科和硕士在读)

Stata高级班：3300元/3000元(学生价，仅限全日制本科和硕士在读)

Stata全程班：6000元/5600元(学生价，仅限全日制本科和硕士在读)

食宿费用自理，提供交通住宿指南

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；

以上优惠与学生优惠价不叠加。

课程提供发票，开课通知及结业证书；课程资料包含do文档，讲义，数据及范例论文。

联系方式：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

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