翻阅Top期刊上的论文，你会发现多数论文并没有使用非常复杂的方法，关键在于论文的想法或视角比较独特，并使用了恰当的方法来论证。这里的关键在于研究设计，而这在目前的计量教科书中鲜有涉及。为此，本次研讨班突出两个特点：一方面，我会努力把基础知识讲解透彻，进度上不求快；另一方面，我在每个专题中都会提供了2-3篇比较经典的论文，展示这些方法的合理应用。
Stata特训_2015年7月暑假现场班
迅速提升论文发表与Stata应用技能（暑期唯一一次Stata论文特训）
在内容的安排上，基本上遵循了由浅入深，循序渐进的思路。
第1-4讲依序介绍stata的基本用法、数据处理、程序编写和线性回归分析。学习这些内容无需太多的计量经济学基础。
第5-7讲的内容在难度上有所提高，包括：内生性问题的处理方法（IV-GMM和倍分法）；时间序列模拟分析和时序特征；面板数据（Panel Data）模型。
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。
Stata初级班课程大纲
专题名称 | 授课内容 |
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) |
Stata高级课程导引
Stata高级班包括8个专题，主要涉及如下几个方面的内容：
（1）面板模型：动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型（第1讲和第3讲），作为基础，在第2讲中，将介绍Bootstrap和Monte Carlo模拟相关的知识；
（2）内生性问题，包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型（第5讲），作为这一讲的基础，在第4讲中，将介绍Logit模型；
（3）随机边界分析相关的模型：传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型，以及双边SFA模型（第6讲）;
（4）计数模型（第7讲）：被解释变量为计数变量，如专利个数、违章次数、被证监会批评的次数等；
（5）结构方程模型（第8讲）：重点介绍路径分析和中介效应，以及如何采用图形界面高效地进行结构方程模型估计和检验。
Stata高级课程大纲
专题名称 | 授课内容 |
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 |
时间：
初级2015年7月3-6日 (四天)
高级2015年7月8-11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 / 2600元 (凭学生证优惠价)
高级：4000元 / 3000元 (凭学生证优惠价)
全程：6200元 / 5000元 (凭学生证优惠价)
我要报名：http://www.peixun.net/view/307_join.html
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，报全程送初级和高级视频；
√ （b）5折优惠购买Stata学术论文视频；
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；
5. 根据报名缴费顺序安排现场座位。
报名流程：
1. 打开“我要报名”后面的链接页面，网上提交报名信息；
PS：报名时请注明是全程还是初级，高级~
2. 电话确认，缴费：http://baoming.pinggu.org/paycenter.aspx；
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
QQ：1143703950
Tel：010-68478566
Mail：vip@pinggu.org