五大演讲主题+十大数据案例项目贯穿
案例贯穿
十大经典数据案例
微观数据处理与计量方法
变量\观测值的操作
异常值的检查与处理
缺失值处理
计量分析方法
回归分析 、
处理效应、
内生性与工具变量法
空间计量经济模型
定义空间数据
空间效应的Moran检验
空间权数矩阵的选择
SLX、SAC模型
Durbin模型
非参数和模拟方法
非参数回归
蒙特卡洛模拟
部分线性回归模型
核密度估计
结构方程模型
拟合评估
潜变量结构方程模型
路径分析
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前沿的技术
小班授课
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王群勇
经济学教授、博士生导师,南开大学数量经济研究所所长,中国数量经济学会常务理事,中国统计学会理事。主持国家自然科学基金青年项目、天津市科技支撑计划项目、教育部人文社科项目、中国人民银行、国家统计局等多项国家级和省部级课题。曾获得国家统计局统计科学研究优秀成果一等奖、天津市科技进步二等奖等多项荣誉。在《China Economic Review》、《Stata Journal》上等SSCI期刊发表多篇论文,并担任期刊匿名审稿人。编写的面板门限回归模型(xthreg)、季节调整程序(sax12, sax12im, sax12diag, sax12del)、协整回归程序(cointreg, hacreg, lrcov)被大量下载和引用,得到广泛好评。
时间:2019年4月25日-4月28日(周四-周日,共四天)
上午09:00至12:00; 下午02:00至05:00; 答疑05:00至05:30
地点:华南农业大学校内
课 程 大 纲 |
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▲第一天:微观数据处理与计量方法 |
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▲第二天:空间计量经济模型 |
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▲第三天:非参数方法和模拟方法 |
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▲第四天:结构方程模型(SEM) |
第1讲 微观数据Stata处理
专题案例
◆ 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
专题介绍
CFPS和CGSS为学术研究、教学研讨和公共政策分析提供了数据基础,那么如何使用Stata来处理和分析这类常用数据呢?
本节课程内容将对如何使用Stata操作来分析和处理微观数据展开深入的探讨,包括如何操作变量和观测值(查找、排序、编码等), 如何处理缺失值、如何进行异常值、重复值的检查与处理,多个数据文件如何进行合并,以及其他常见数据问题的检查与处理等。
Stata 变量操作知识点: 重命名: rename,标签: label var, label value,生成新变量: gen, egen,重新编码: recode,数据操作,排序: sort,转换: reshape,统计指标: collapse,文件操作,合并: merge, append, joinby,Stata 函数: 数学、统计、日期、字符等。
第2讲 计量分析方法
专题介绍
回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。本节内容不仅涉及到回归分析,内生性也是本节重点讨论的内容,工具变量(IV)估计是处理内生性问题的基本方法,在经济学实证研究中有着极为广泛的应用。除此之外本节还将讲解处理效应(倾向得分法、匹配法等)和输出分析结果到Word文件等。
第3讲 空间计量经济模型
专题案例
◆ 案例1:中国各地区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
专题介绍
空间计量经济学是计量经济学的一个分支,研究的是如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用(空间自相关)和空间结构(空间不均匀性)结构分析。空间数据分析和建模技巧与GIS的结合,现已广泛应用于经济政策分析中,尤其是实产和房地产经济 [Anselin (1998a), Can(1998)], 环境和资源经济[Bockstael (1996), Geoghegan, Wainger and Bockstael (1997)], 发展经济[Nelson and Gray (1997)].当面临空间自相关时,标准的计量分析技巧通常会失效,而这种情形经常在地理或横截面数据集中出现,这也是空间计量得以迅速发展的原因之一。
Stata 15 有了相对完整的空间计量经济学模块,使得基于 Stata 进行空间计量的应用研究更为方便。
此次课程将结合三大领域的经典案例数据,详细介绍如何定义空间权数矩阵、如何定义空间数据、生成空间分布图,重点介绍空间计量模型和空间面板模型(固定效应和随机效应)的应用,包括空间滞后模型,空间误差模型,SLX模型 , SAC模型, 空间Durbin模型, 空间Durbin误差模型等。此外,课程还将介绍几种常用方法,如空间效应的Moran检验、空间权数矩阵的选择、空间面板模型等,做到原理介绍和软件实现并重。
第4讲 非参数方法和模拟方法
专题案例
◆ 案例1:非参数回归
◆ 案例2:部分线性模型
◆ 案例3:分位数回归
◆ 案例4:效率分析
专题介绍
非参数估计又称为非参数检验,是指在不考虑原总体分布或者不作关于参数假定的前提下,直接用已知类别的学习样本的先验知识直接进行统计检验和判断分析的一系列方法的总称。非参数估计(nonparametric estimation)是相对于参数估计来说的一类估计方法。 在非参数估计中,对基本分布不做假定,主要利用随机抽样本身的信息来对估计量的优劣作出判断,最大得分估计量方法就是一种非参数估计方法;这一讲里主要介绍的内容包括核密度估计、非参数回归、部分线性回归模型、分位数回归和蒙特卡洛模拟。主要技术点有:
› 核密度估计
› 非参数回归
› 部分线性回归模型
› 分位数回归
› 蒙特卡洛模拟
第5讲 结构方程模型(SEM)
专题案例
◆ 案例1:自我认知与经济结果(self-esteem and economic outcome)
◆ 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
专题介绍
结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法,是多元数据分析的重要工具。与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,可以通过提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析,我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显著差异。
本节内容包括五大经典案例全面贯彻以下技术点:
› 探索性因子分析(拟合评估):探索性因子分析法(Exploratory Factor Analysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。
› 路径分析(直接效应,间接效应)
› 潜变量结构方程模型
› 多样本结构方程模型(恒等性质检验)
请填写表格后于2019年4月20日前,发送“报名回执表+支付截图”至邮箱:marketing@uone-tech.cn,邮件主题为:“Stata春季训练营+姓名+单位”完成报名及缴费。(如现场刷卡需预缴500元留位费至主办方指定帐户,现场刷卡后以现金方式返还)
全价: | 4800元/人 |
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• 请学员自带笔记本电脑并提前自行安装软件,现场课程助教负责试用软件激活。
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北京友万信息科技有限公司
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