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2026-04-01

凌晨两点,你盯着Stata里第17次报错的代码,平行趋势检验的图形始终调不出顶刊的质感,交叠DID的新命令文档全是英文且版本混乱——这是无数实证研究者的日常。

DID(双重差分法)已成为政策评估的"黄金标准"。从国家级新区效应到排污权交易,从金融科技到乡村振兴,不懂DID,几乎无法在主流期刊发表政策评估类论文

然而,方法迭代的速度远超想象:传统DID→多期DID→交叠DID→异质性稳健估计量→合成DID……方法版图每两年就刷新一次

而 2026 年的今天,AI agent 的爆发式发展正在重构实证研究的效率边界—— 从手动编写代码到 AI 全自动生成实证结果,从反复调试模型到智能体实时解读逻辑,DID 研究正迎来「人机协同」的全新阶段。


作为政策评估的主流方法,DID 的应用场景从区域经济发展到企业政策效应,从环境规制到公共服务优化,覆盖了几乎所有社会科学实证研究领域。但传统 DID 研究往往面临着代码编写繁琐、模型检验复杂、前沿方法落地难等问题,尤其是交叠DID 等最新进展,对研究者的计量功底和软件操作能力提出了更高要求。

而 Trae IDE+AI 智能体的出现,让这一切有了更高效的解决方案:AI 开发工具 Trae 深度集成MCP 协议,可无缝对接 Stata,搭配定制化 AI 智能体,能实现 DID 模型代码自动生成、实证分析全流程自动化、复杂模型逻辑实时解读,让研究者从机械的操作中解放,聚焦核心的研究设计与因果识别。


当同行已经开始用AI智能体自动生成Stata代码、批量完成安慰剂检验、一键输出Bacon分解图时,你还在手工敲代码调参数?

正是基于这一前沿趋势,DID金牌讲师崔百胜教授全新升级

AI-DID 专题特训营 “Trae+AI 智能体”的全流程应用融入 DID 研究的从基础到前沿

2026 年 5 月 1-4 日北京现场授课,同步开启在线直播,4 天时间带你打通「AI 工具配置 +DID 方法体系 + 前沿实证落地」的全链路,真正实现 AI 赋能下的 DID 研究效率跃升。

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【破局:不是替代,而是进化】

2026年,崔百胜老师全面升级课程体系——这不是简单的"AI工具介绍课",而是一场DID研究范式的效率革命

我们不再满足于"学会软件操作",而是构建专属DID研究智能体

  • Trae IDE + Stata MCP深度配置:让大模型真正读懂你的数据结构
  • 自定义Skills构建:把重复性代码工作封装成"一键指令"
  • Vibe Regging工作流:从数据清洗到结果输出,全程AI协同

这不是未来,这是正在发生的现在。


【报名信息】

时间:2026年5月1-4日(共4天)
地点:北京(现场班)+同步在线直播
提供:录播回放+配套全部资料+授课老师答疑解惑+发票,通知,结业证书

PS:参加现场班提供会场酒店住宿协议价(含早)~


【讲师介绍】

崔百胜教授

经济学博士,上海师范大学教授,长期从事计量经济学、空间经济学的教学与研究,主讲《空间计量经济学》《中级应用计量经济学》等核心课程,深耕 Stata 软件实操与实证研究方法落地。主持国家社科基金、教育部人文社科基金等多项课题,在中英文期刊发表论文50余篇,参编多部计量经济学经典教材,拥有丰富的实证研究与教学经验,授课注重「理论 + 实操」,深入浅出,让复杂的计量方法变得易懂、易用、易落地。深耕Stata应用十余年,培训学员逾万人,广受好评。


【手把手构建你的AI研究智能体】

课程第一天,我们将安排专门时段,深入讲授并实操配置以Trae为核心的全新AI研究环境。这绝非简单的软件教学,而是一次研究范式的导入:

  • 环境搭建与深度整合:我们将从零开始,详细演示如何配置Trae IDEStata MCP,实现大语言模型与Stata统计软件的深度、无缝连接。这为后续所有自动化分析奠定技术基础。
  • 从“用工具”到“建智能”:紧接着,课程将引导学员超越基础操作,学习如何设计与构建专门服务于DID研究的AI智能体(Agent)。这个智能体将能理解您的研究设计意图。
  • 定制化技能(Skills)开发:我们将重点讲授如何为您的AI智能体构建并赋予专用的Stata skills。这些Skills如同智能体的“武器库”,使其能够自动完成从基础DID模型估计、平行趋势检验图形(如coefplot)生成、安慰剂检验(包括时间前置、组别随机化等),到前沿的Bacon分解、交叠DID多种稳健估计量(如dcdH, CS, SA, Imputation, 堆叠估计量等)的实现与结果提取等一系列复杂任务。课程资料中提及的“Vibe Regging:全自动DID实证”愿景,将在此变为可操作的实践。

【课程全景:4天构建AI-DID完整能力体系】

  • 基础与拓展:扎实的传统DID、多期DID、PSM-DID、空间DID。
  • 前沿与焦点:用整整两天时间深度剖析交叠DID,包括问题来源、诊断检验(Bacon分解、负权重检验、新事件研究法)及各种稳健估计量的原理与应用(dcdH, SA, CS, Plug-in, 堆叠法、局部投影法、合成DID等)。
  • AI深度融合:在每一个关键环节(图形自动化、安慰剂检验、PSM匹配、交叠DID估计量实现等)均设计“AI赋能”部分,演示如何通过Trae+智能体+Skills的组合实现自动化或半自动化分析。

【课程目标】

从工具到思维,打造 AI 时代的 DID 研究能力

  • 掌握 AI 实证工具核心操作:独立完成 Trae+Stata 软件配置,能设计 DID 研究专属 AI 智能体,实现代码自动生成、实证分析自动化,大幅提升研究效率;
  • 构建完整的 DID 方法体系:精通传统 DID、多期 DID、空间 DID、PSM-DID     等经典模型的理论与 Stata 实现,能识别研究中的反事实错误,完成稳健性检验与异质性分析;
  • 落地交叠 DID 前沿方法:破解 TWFE 估计偏误难题,掌握 Bacon 分解、负权重检验、非平行趋势检验等核心技巧,能熟练运用 dcdH、SA、CS 等前沿估计量,对接顶刊最新研究范式;
  • 具备实证研究全流程能力:从研究设计、数据处理到模型选择、结果解读,能独立完成一篇高质量的 DID 实证论文,解决实际研究中的各类计量难题。

【课程大纲】

前两天:传统DID → 多期DID → DID扩展 → 空间DID

DID课纲.png

后两天:交叠DID 2026终极解决方案

交叠DID课纲.png


【课程咨询与报名】

尹老师

电话:13321178792

QQ:42884447

WeChat:JGxueshu


主办单位:经管之家JG学术培训

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官方出品,名师授课,实战为王,助力你的科研之路一路开挂!


【写在最后】

五年前,会跑回归就能发论文;
三年前,会DID是标配;
现在,会用AI重构DID研究流程,才是差异化竞争力

2026年的五一,我们在北京,一起见证因果推断的智能化跃迁。

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2 小时前
必学理由

DID是政策评估、因果推断的"王牌方法",但其最新发展(尤其是交叠DID)对研究者提出了更高要求。本课程是目前市场上对DID方法梳理系统又前沿的课程,没有之一。

2026年全面升级后,更引入AI智能体赋能研究范式,不仅能夯实你的计量基础,更能让你直接站上方法前沿,用"正确的姿势"处理复杂政策评估问题,用AI大幅提升研究效率,显著提升论文的方法先进性和论证严谨性。


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2 小时前
课纲速览:

第一天:AI赋能传统DID与多期DID

  • 系统学习AI agent赋能DID:Stata MCP + Trae IDE配置、MinMax代码生成、AI实时解释代码逻辑、智能体设计、Stata Skills构建、Vibe Regging全自动实证
  • 传统DID核心知识:模型构建(政策效果随时间变化与否)、AI赋能的Stata自动化实现、九种传统DID命令与Stata19官方新命令
  • 多期DID(渐进DID):DeepSeek赋能coefplot动态图形自动化、平行趋势检验(图示法与系数检验法)、AI赋能安慰剂检验(时间前置、组别随机化、时空随机化)、队列DID、三重差分模型(DDD)
  • 精读3篇顶刊例文掌握实证应用

第二天:DID模型扩展与空间DID

  • AI赋能PSM-DID的自动化实现与优化:三种程序实现、共同支持检验、多期面板数据PSM-DID
  • 时变处理时间与持续期的灵活面板DID因果分析
  • AI赋能异质性处理效应的自动化估计与模糊DID(Fuzzy DID)应用
  • 空间DID:空间效应分解、存在溢出处理效应时的稳健DID估计
  • 精读6篇经典例文完成理论与实操结合

第三天:交叠DID最新应用系统梳理与检验

  • 交叠DID在顶刊的统计分析、中文期刊两种主流趋势
  • 异质性处理效应的TWFE估计偏误来源(禁止性比较组、负权重、协变量、非平行趋势)
  • AI赋能交叠DID识别与图示法的自动化实现
  • AI赋能Bacon分解的自动化实现与图形解析(官方命令与社区命令比较)
  • 处理组负权重检验、非平行趋势检验(新事件研究法、Pre-trends检验)
  • 精读4篇核心文献掌握理论与应用逻辑

第四天:交叠DID各类主流估计量与合成DID

  • AI赋能组别-时期平均处理效应估计量:dcdH、SA、CS、Plug-in估计量的自动化实现与应用
  • AI赋能基于TWFE改进的新估计量(异质性稳健TWFE)自动化实现
  • AI赋能基于插补方法的估计量(Imputation、两阶段DID)自动化实现
  • AI赋能堆叠估计量与局部投影估计量的自动化实现与应用
  • AI赋能合成DID的命令实现与自动化分析
  • 精读9篇经典文献,实现理论、代码与实证研究的深度融合

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2 小时前
课程亮点:
AI智能体赋能研究范式革命:2026全新升级,不再满足于"学会软件操作",而是构建专属DID研究AI智能体。通过Trae IDE + Stata MCP深度配置,让大模型真正读懂你的数据结构;自定义Skills构建将重复性代码工作封装成"一键指令"Vibe Regging工作流实现从数据清洗到结果输出的全程AI协同,大幅提升研究效率。
DID体系全覆盖:课程涵盖从传统DID、多期DID、PSM-DID,到最前沿的交叠DID(Staggered DID)、空间DID(Spatial DID)和合成DID等几乎所有主流及扩展模型吃透DID全领域知识点,解决异质性处理效应、负权重等研究痛点。
前沿深度:用整整两天专题深度剖析交叠DID,系统讲解其检验方法(如Bacon分解、负权重检验、非平行趋势检验)、最新估计量(如dcdH、SA、CS、Plug-in、Imputation、堆叠法、局部投影法、合成DID等)完全覆盖顶级期刊的最新方法应用
AI自动化实现:全程强调"AI赋能",提供主流DID模型(包括复杂的新估计量)的Stata代码自动化实现与解析,利用DeepSeek赋能coefplot动态图形展示、安慰剂检验自动化、PSM-DID优化等,将你从繁琐的编程和结果调试中解放出来,聚焦于模型理解和结果解读。
文献与实操结合精讲21篇顶刊范例论文(含《中国工业经济》、《American Economic Review》、《Journal ofEconometrics》、《The Quarterly Journal of Economics》等),在理解理论的基础上,通过代码复现,真正掌握方法的应用。

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19 分钟前
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