Stata应用技能——迅速提升论文发表能力

2023-04-19 23:50:29



From 连玉君老师：


“经过3天的努力，终于完成的 bdiff.ado 命令的重新编写。可以实现 Bootstrap 组间系数差异检验；Permuation Test 组间系数差异检验；SUR test 组间系数差异检验。支持 regress, ivregress, xtreg 等截面和面板数据的回归分析。以后再也不用为检验组间系数差异发愁了。我在暑假班（2016.7.7-15日）里讲解。”

Stata2016年7月暑假现场班
迅速提升论文发表与Stata应用技能

时间
初级2016年7月7-10日 （四天）          
高级2016年7月12-15日 （四天）

地点

北京市海淀区首都体育学院


安排

上午9：00-12：00；

下午2：00-5：00；

答疑5：00-5：30


费用
基础：3600元 / 2880元 （凭全日制学生证优惠价）
高级：4000元 / 3200元 （凭全日制学生证优惠价）
全程：6600元 / 5280元 （凭全日制学生证优惠价）  
（食宿自理）

讲师介绍
    
连玉君，经济学博士，副教授。2007年7月毕业于西安交通大学金禾经济研究中心，现任教于中山大学岭南学院金融系。主讲课程为“金融计量”、“计量分析与Stata应用”、“实证金融”等。已在《经济研究》、《管理世界》、《经济学（季刊）》、《金融研究》、《统计研究》等期刊发表论文50余篇。连玉君副教授主持国家自然科学基金项目、、广东自然科学基金项目各一项，并参与了多项国家自科和社科基金项目的研究工作。目前已完成Panel VAR、Panel Threshold、Two-tier Stochastic Frontier等计量模型的Stata实现程序，并编写过几十个小程序，如xtbalance、bdiff、hausmanxt、ttable3、hhi5等。


课程大纲


初级班课程大纲

第1讲（3小时）Stata简介
数据的导入和导出
执行指令和基本统计分析
do文件和log文件的使用
帮助文件的使用和外部命令的获取
一篇范例文档

第2讲（3小时）数据处理
数据的横向合并和纵向追加
重复样本值、缺漏值和离群值的处理
基本统计量的呈现
基本统计分析（组间均值差异和中位数差异检验）
文字变量的处理
大型数据的处理范例（GTA数据库和工业企业数据库）

第3讲（3小时）Stata程序
局域暂元和全局暂元（local, global）
控制语句（条件语句、循环语句）
Stata中的各类函数
分组回归分析
范例：盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算

第4讲（3小时）模型的设定和解释
线性回归模型回顾（OLS）
虚拟变量和交乘项的使用及解释
R2分解和贡献度分析
分组回归和组间系数差异检验
Bootstrap、Jackknife及稳健性标准误的获取
估计结果的呈现和分析

第5讲（3小时）内生性问题及估计方法
工具变量法（IV）
广义矩估计法（GMM）简介
倍分法（Difference in  Difference）
应用实例（介绍3篇论文）

第6讲（3小时）时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析

第7讲（3小时）面板数据模型
静态面板模型：固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关（Bootstrap、Cluster调整标准误）
包含内生变量的固定效应模型
实证分析中的常见问题
应用实例（介绍3篇论文）

第8讲（3小时）论文写作与发表专题
Endnote和Google Scholar的使用
论文的选题
如何梳理和评述文献
研究贡献的陈述
研究设计与论文的修改
修改报告的撰写 （与审稿人有效沟通）

高级班课程大纲

第1讲（3小时）动态面板模型，面板VAR模型
一阶差分GMM估计量（FD-GMM）
序列相关检验和过度识别检验（Sargan检验）
面板VAR模型简介
冲击反应函数 （IRF）、方差分解 （FEVD）
应用实例（介绍3篇论文）

第2讲（3小时）自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
Monte Carlo应用实例：内生性偏误的后果

第3讲（3小时）面板门槛
截面门槛模型（Cross-sectional  Threshold Model）
面板门槛模型（Panel Threshold  Model）
应用实例（介绍2篇论文）

第4讲（3小时）Logit模型
Logit模型简介
模型设定、估计方法和结果的解释
多元Logit模型（Multinomial Logit）
应用实例（介绍3篇论文）

第5讲（3小时）内生性问题
Heckman选择模型（Heckman  Selection Model）
处理效应模型（Treatment Effect  Model）
倾向得分匹配分析（Propensity Score  Matching, PSM）
应用实例（介绍2篇论文）

第6讲（3小时）随机边界分析（SFA）
SFA的模型设定和估计方法
异质性SFA模型（Heterogeneity SFA）
面板SFA模型（Panel Data SFA）
双边SFA模型（Two-tier SFA）
应用范例（介绍3篇论文）

第7讲（3小时）计数模型（Count  Data model）
计数模型简介及应用
Poisson回归模型
负二项回归模型
应用实例（介绍2篇论文）

第8讲（3小时）结构方程模型简介（SEM）
SEM简介、SEM的分析流程
使用SEM估计传统线性回归模型
SEM的图形界面分析（SEM  Builder, GUI）
验证性因子分析（CPA）
路径分析与中介效应（Path analysis）
直接效应、间接效应和总效应

优惠信息


1.无论报初级班还是高级班，缴费成功后都享受如下优惠：

（a）赠送与所报课程相同的stata视频教程，即报初级班送初级班视频，报高级班送高级班视频，报全程送【初级+高级+论文攻略】视频；
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2.现场班老学员9折优惠；
3.同一单位3人以上同时报名9折优惠；
    同一单位6人以上同时报名8折优惠。
4.优惠2和3不同时适用。
  
报名流程


1.点击“阅读原文”网上提交报名信息；

PS：报名时请注明是全程还是初级，高级~报名全程的备注全程，提交一次报名信息即可。
2.电话确认，订单缴费；
3.缴费确认，开课前一周发送软件准备，电子版讲义；
4.现场领取发票及邀请函。

联系方式
魏老师
Q Q：2881989714
Tel：010-68478566
Mail：vip@pinggu.org