2021.8.19 详细议程
Stata 17 新功能列举了29个要点，不仅有贝叶斯计量经济学的高歌猛进，与主流计算机语言平台的深度整合，更便于编程的Do文件编辑器。在本次演讲中，将主要介绍 Stata 17 中可自定义表格的新功能。我们将讨论如何使用新的 table 和 collect 命令来 从 Stata 收集、组织、操作和显示结果命令来创建可定制的表。
对多个国家或地区的面板数据运用VAR模型时，要考虑到截面相关和参数过多的问题。Global VAR和Bayesian VAR是估计这种大规模VAR模型的常用方法。本文介绍了这两种VAR模型的Stata的新指令，gvar和bvar。程序内置了Litterman、Normal-Wishart、Giannone-Lenza-Primeceri等多种先验分布以及Gibbs和MH抽样。
“回归控制法”（Hsiao, Ching and Wan, 2012）已成为利用面板数据进行政策效应评估的重要方法。本演讲将介绍回归控制法的基本原理，包括使用信息准则或Lasso选择横截面单位，以及在回归控制法中加入协变量。然后，通过自行开发的Stata命令，以经典案例详细介绍回归控制法的具体操作，包括完善的画图功能以及安慰剂检验等。
面板数据的因果推断日益流行，包括合成控制法、回归控制法等，但均难以得到标准误、p值或置信区间。从回归控制法出发，我们提出“分位数控制法”（Quantile Control Method），使用“分位数回归森林”（Quantile Regression Forests，即通过随机森林进行分位数回归）来构造每期处理效应的置信区间。蒙特卡洛模拟显示，使用分位数控制法构造的置信区间在有限样本中表现优良。最后，通过自行开发的Stata命令，以经典案例详细介绍分位数控制法的具体操作。
因果推断（causal inference），缘起人类的本能或经常自发提出的一个简单问题：为什么（why）？事实上，作为科学研究的核心与宗旨——因果推断就是关于此问题的严肃思考、科学验证或因果分析（causal analysis）。目前，因果推断模型与方法受到了经济学、金融学、社会学、管理学、人口学及公共卫生等领域的重视和青睐，并成为实证研究的核心利器。但因果推断并非轻而易举之事，正如约翰・杜威（John Dewey）所述，“科学的法则与规律，并不位于自然界的表层，而是隐藏在暗处，我们必须主动利用精心设计的探索技巧把它们从自然中剥离出来。” 毋庸置疑，因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。此专题“因果推断中的Stata应用”重在讨论如何利用Stata软件进行因果推断。在专题讨论与演示中，将因果推断模型与统计软件的应用与操作有机结合，力图与大家在较短时间内分享因果推断的基本思想、原理、模型、方法及适用范围，并以真实数据为演示案例，与大家分享因果推断的思辨、模型构建、软件应用及结果解读的能力，为发表高水平的实证研究论文奠定基础。
2021.8.20 详细议程
In survival analysis, interval-censored event-time data occurs when the
event of interest is not always observed exactly but is known to lie
within some time interval. This type of data arises in many areas,
including medical, epidemiological, economic, financial, and
sociological studies. Ignoring interval-censoring will often lead to
biased estimates.
A semiparametric Cox proportional hazards regression model is used
routinely to analyze uncensored and right-censored event-time data. It
is also appealing for interval-censored data because it does not require
any parametric assumptions about the baseline hazard function. Also,
under the proportional-hazards assumption, the hazard ratios are
constant over time.
Semiparametric estimation of interval-censored event-time data is
challenging because none of the event times are observed exactly. Thus,
"semiparametric" modeling of these data often resorted to using spline
methods or piecewise-exponential models for the baseline hazard
function. Genuine semiparametric modeling of interval-censored
event-time data was not available until recent methodological advances,
which are implemented in the -stintcox- command.
Join Xiao Yang, Principal Statistician and Software Developer, as she
describes basic types of interval-censored data and demonstrates how to
fit the semiparametric Cox proportional hazards model to these data
using Stata's new -stintcox- command. She will also discuss how to
interpret and plot results and how to graphically assess
proportional-hazards assumptions.
双边随机边界模型在福利分析、效率估计和公司金融领域得到了广泛的应用。近年来，已有文献在模型设定方面做出了一系列拓展，包括不同的分布假设以及降低分布假设影响的方法。我们团队在实现了基于半正态分布和scaling property的估计方法，并开发了新的Stata命令。本次汇报将通过重现经典文献的方式，介绍该命令的具体操作，并对比不同模型设定的估计结果。
本演讲主要介绍songbl命令的使用。 第一，使用songbl命令便捷地在Stata窗口检索与浏览Stata推文、视频、do文档、论坛帖子以及学术论文等众多资源。 第二，使用songbl命令便捷地检索与打开电脑文档。
我从2003年开始使用Stata 8.0，而今Stata已经升级到了17，感情颇深。自从教以来，我教授过数千名学生，也与各个高校最优秀的200多位学生有过合作撰写推文的经验。对大家在学习和研究中面临的困惑有一些了解。借助Stata用户大会的平台，我想分享一下多年来的一些思考，希望能对大家的学习和研究工作有所帮助。主要包括如下几个问题：
(1)Stata与Python、R等软件/语言的融合
(2)计量理论与Stata实操的权衡
(3)如何整合资源，降低Stata用户的学习成本 (lianxh, songbl命令)
(4)要学些什么？
利用合成控制法进行因果推断已成为近十年的实证研究中主流方法之一，但该方法在统计推断等方面仍存在不少争议。本演讲将分为两部分。第一部分将从合成控制法的经典实践案例入手，结合Stata的相关命令，介绍如何针对特定经济学实证场景使用该方法并对该方法的相关假设进行检验。第二部分将系统性梳理目前合成控制法存在的争议，并简要介绍当前计量经济学界如何解决该方法的缺陷，例如利用机器学习算法构造反事实（Viviano and Bradic, 2019）和利用排序检验法来实现置信区间的构造（Chernozhukov et. al., 2020）。
陆嘉炫 芝加哥大学在一类模型中，因变量为宏观变量，自变量为微观变量。如何利用数据驱动的方法对自变量进行赋权加总是这类模型的核心问题。本文借鉴混频回归（midasreg）的方法，介绍了Stata的新程序mixedreg，称之为混合回归。本文介绍了如何通过mixedreg利用上市公司的微观数据预测宏观经济指标。
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