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返回 新闻中心“Stata冬季训练营暨空间计量经济与结构方程模型研讨会” 在京圆满结束




来自30多所高校和科研机构的60多位学者参与了本次学习活动


Stata冬季训练营—空间计量经济与结构方程模型研讨会于2018年12月14日-16日在北邮科技酒店举办。本次训练营融合Stata命令与十几个行业最新科研案例数据进行分析、扩展式研讨,由王群勇教授亲自操刀,运用多年教学和科研经验积累的最新研究成果, 与大家分享了微观数据处理与计量方法、空间计量经济模型、结构方程模型(SEM)三大方向内容。


研讨内容包括:
案例主题
o 相貌与家庭决策权:基于中国家庭跟踪调查数据(CFPS)的研究 
o 文化融合与政治参与:基于中国综合社会调查数据(CGSS)的研究
o 中国旅游协调发展的空间溢出效应
o 房价与犯罪率
o 烟草需求的地区溢出效应
o 军事支出的邻居效应
o 自我认知与经济结果(self-esteem and economic outcome)
o 利他主义与环境保护(altruism and environmental value)
o 组织创新气氛的验证因子分析
o 媒体影响与经济行为
o 自我效能与学业表现


主讲嘉宾:王群勇教授


授课内容


课 程 大 纲

第一天:微观数据处理与计量方法
案例1:相貌与家庭决策权:基于中国家庭跟踪调查数据(CFPS)的研究
案例2:文化融合与政治参与:基于中国综合社会调查数据(CGSS)的研究
第一讲 微观数据Stata处理 1.变量和观测值的操作(查找、排序、编码等)
2.缺失值的处理
3.异常值、重复值的检查与处理
4.多个数据文件的合并
5.其他常见数据问题的检查与处理
第二讲 计量分析方法 1.描述统计分析
2.回归分析(线性回归,稳健回归)
3.内生性与工具变量法
4.处理效应(倾向得分法、匹配法等)
5.输出分析结果到Word文件
第二天:空间计量经济模型
案例1:中国旅游协调发展的空间溢出效应
案例2:房价与犯罪率
案例3:烟草需求的地区溢出效应
案例4:军事支出的邻居效应
第三讲 空间计量经济模型 1.定义空间权数矩阵(相邻矩阵,距离矩阵,俱乐部形式,政治距离,经济距离等)
2.定义空间数据
3.空间分布图
4.空间计量模型(空间滞后模型,空间误差模型,SLX模型 , SAC模型, 空间Durbin模型, 空间Durbin误差模型)
5.空间效应的Moran检验
6.空间权数矩阵的选择
空间面板模型(固定效应和随机效应)
第三天:结构方程模型(SEM)
案例1:自我认知与经济结果(self-esteem and economic outcome)
案例2:利他主义与环境保护(altruism and environmental value)
案例3:组织创新气氛的验证因子分析
案例4:媒体影响与经济行为
案例5:自我效能与学业表现
第四讲 结构方程模型 1.验证性因子分析(拟合评估)
2.路径分析(中介效应,调和效应,直接效应,间接效应)
3.潜变量结构方程模型
多样本结构方程模型(恒等性质检验)


第一天,微观数据处理与统计分析,通过中国家庭跟踪调查(China Family Panel Survey)项目案例对解决无响应或非正常响应数值,缺失值、重新编码、异常值等问题进行了分析和探讨,应用常Stata指令lookfor,des, codebook, ds, list,label var, label list, label values等。


空间计量经济学: 方法与应用是第二天的培训主题,空间计量经济作为现代微观计量经济学的一个分支,旨在为处理截面数据或面板数据中的空间效应、空间相关性与空间异质性而发展专门的建模、估计与统计检验方法。由于对其理论上的关心以及将计量经济模型应用到新兴大型编码数据库中的要求,近年来这个领域获得了快速发展。 这里,王老师主要介绍了如何利用Stata操作空间数据处理,包括基本步骤、设置sp数据的方法、空间权数矩阵的生成方法、面板空间数据等。 为空间数据的处理提供了思路和方法。


当天的下午,来自南开大学李博士也为大家分享了微观数据处理方面的一些内容,李博士授课认真负责,所给出的数据和操作方法都非常的实用,获得了学者们的好评。


第三天的内容是结构方程模型的方法与应用,结构方程模型(SEM)用以构建不开观测的潜变量、评估测量质量、估计潜变量之间 关系。结构方程模型起源于因子分析 (Spearman, 1904; Tucker, 1955)和路径分析(或联立模型) (Wright,1918, 1921, 1934),它将测量方法(因子分析)和结构方法(路径分析)综合起来 (J€oreskog, 1967, 1969, 1973; Keesling, 1972; Wiley, 1973). 这方面的内容是非常前沿的新技术,结构方程模型在Stata中的应用是这次课程的一大亮点。

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三天的训练营取得了非常好的效果,得到了学者们的认可,课程内容设计的饱满、案例丰富,让大家觉得意犹未尽。
培训全程采用正版 Stata V15.0 软件进行演示,课件中提供了大量数据分析过程中使用的代码和命令,使之范例可以直接移植到自己的论文分析中,大幅提高分析效率。

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王老师课上解答学员问题





自开展Stata培训以来,友万科技已经在全国开展了包含Stata应用方法、统计分析、文本分析、数据分析、数据清洗、Stata、cURL交互与网络爬虫、内生性问题的方法及进展、Stata编程与Mata运算、Stata编程技术与爬虫、Stata自动化报告与可重复研究、计量经济方法及Stata应用等学习活动,有近千余名师生及业界爱好者参与了学习。通过此类学习活动极大的加强了大数据分析人才的理论和实践能力。推进了大数据人才培养,以及学术成果的转化,为大数据分析领域发展做出了贡献。在此期间,学者们多有反映因地域、距离、时间、交通、差旅等原因而影响学习质量和学习效率,为解决这一难题,也为进一步推广大数据分析人才培养的宽度和广度,自2018年起,友万科技开启了系列“Stata校园行活动”。



“Stata校园行活动”是为了促进Stata软件的应用、提高学员的学习质量和学习效率、推进大数据分析人才培养的宽度和广度,而开展的高校线下学习活动。内容覆盖经济学、金融学、会计学、计算语言学、新闻学、政治学、历史学、医药卫生等微观和宏观计量分析的热门应用领域。主旨顺应大数据时代要求,通过活动路演、创新讲座等系列活动的举办,深度推进国内青年学者学习热情,提升高校学术交流氛围,整合学界及业内的大量资源,进一步提高数据分析能力和科学决策的水平。

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