2022连享会：Stata初级班
2022连享会：Stata初级班
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⭔ 1. Stata 初级班
时间： 2022 年 1 月 16-18 日 (三天) 方式： 网络直播 + 5 天回放 授课嘉宾： 连玉君 (中山大学) 授课安排
(1) 授课方式： 幻灯片+Stata16 实操演示，全程电子板书+Stata 演示截图，课后以 PDF 形式分享给学员
(2) 授课时间： 上午 9:00-12:00，下午 14:30-17:30 (17:30-18:00 答疑)。
(3) 全程答疑： 由 10 位经验丰富的同学组成的助教团队会在课程群中全程答疑，并对答疑接龙文档进行详细的记录和分类，公布于 课程主页。课程主页： https://gitee.com/arlionn/PX 微信版 报名链接： http://junquan18903405450.mikecrm.com/kILLnGa
⭔ 2. 嘉宾简介
连玉君，西安交通大学经济学博士，中山大学岭南学院副教授，博士生导师。已在《China Economic Review》、《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 60 余篇。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 lianxh, ihelp, sftt, winsor2, xtbalance, bdiff, ua 等。连玉君老师团队一直积极分享 Stata 应用中的经验，开设了 连享会-主页，连享会-直播间，连享会-知乎 等专栏，已在微信公众号 (连享会（ID: lianxh_cn）) 分享推文 700 余篇，各平台阅读量逾 1700 万人次。
⭔ 3. 课程导引
实证分析中，最伤神和耗时的事情莫过于研究设计和数据处理。在以往的授课中，很多同学和老师都是在听完了高级班的课程以后，又返回头来听初级班的内容。他们有一个共同的感触就是，没有一个扎实的基础，以及对计量经济学和 Stata 整体架构的认识，后续的学习成本会越来越高。
在初级班中，我力求将三天的课程设置成一个比较完整的体系，目的有二：
其一，希望大家经过三天的学习（尚需另外花费 1-2 个月的时间演练吸收），能对基本的统计和计量分析方法有所掌握，能读懂多数期刊论文中使用的分析方法；
其二，希望诸位能建立起 Stata 的基本架构，熟知 Stata 能做什么、如何做？以期为后续学习打下宽厚扎实的基础。
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 2-3 篇比较经典的论文，展示这些方法的合理应用。
在内容安排上，基本上遵循了由浅入深，循序渐进的原则。
第 1-3 讲依序介绍 Stata 的基本用法、数据处理和程序编写，学习这些内容无需太多的计量经济学基础，但对于提高实证分析能力和分析效率，大有裨益。
第 4-5 讲介绍文献中使用频率最高的线性回归模型，包括 OLS 的原理、结果的解释，以及虚拟变量和交乘项的使用等。对于这些内容的深刻理解和熟练掌握，构成了后续多种主流实证模型的基础，例如，目前文献中广泛使用的固定效应模型 (FE)，倍分法 (DID)，断点回归设计 (RDD) 等方法，本质上就是在传统的线性模型基础上，增加一些虚拟变量或交乘项，配合巧妙的研究设计，来实现对不可观测的个体效应的控制，以及对政策效应的估计。
第 6 讲介绍固定效应模型 (FE)，是第 4 讲和第 5 讲内容的延伸和应用，也是目前解决遗漏变量和内生性问题比较常用的方法。
具体说明如下：
在第 1-2 讲中，我会以一篇文章为实例，说明 Stata 的基本语法结构，并对数据处理过程中的关键问题进行介绍，如离群值的处理、文字变量的处理等。就我个人的经验而言，数据处理能力的高低直接决定实证分析的效率，而对于离群值等问题的处理是否妥善会直接影响全文结果的稳健性，是多数人不够重视但却至关重要的问题。此前有不少学完了高级班的同学又回炉初级班，便是感悟到了这一点。
第 3 讲介绍 Stata 编程的基础知识。但凡提及写程序，很多人都会产生恐惧心理，其实，一旦掌握了最基本的原理和语法格式，Stata 中的程序设定并没有想象的那么困难。更为重要的是，对于多数人而言，由于并不需要写完整的 ado 文档，因此只需要学会最基本的条件语句和循环语句即可，难度又会进一步降低。一旦掌握了基本的编程知识和理念，你的实证分析便开始进入「快车道」了。
第 4 讲和第 5 讲介绍实证分析中的模型设定和结果解释问题。很多人会觉得 OLS 很简单，但 Top 期刊中使用最多的仍然是 OLS，如何合理的构建模型、解释结果便成为实证分析中必须掌握的。我精选了大家经常面临的几个专题并结合论文进行讲解，包括：虚拟变量的使用、交乘项的使用和解释、分组回归的合理设定和假设检验，还有在经济学和金融学中相对较新的 R2 贡献度分析。这部分内容构成了进阶学习的重要基础。首经贸的一个博士生前两天发信息给我：「连老师，我发现只要把你初级里面的虚拟变量相关的知识完全掌握，很多复杂的方法就都好理解了，甚至可以自己解决问题。」，我的回复是：「那看来你是把相关的东西基本搞明白了，我每次上初级班的时候会花很多时间讲虚拟变量和交乘项，这构成了双重差分、断点回归、时间中断分析、面板数据模型等一系列模型的重要基础。」
第 6 讲介绍了目前广泛应用的 面板数据模型。由于面板资料的获取越来越方便，目前多数研究中使用的都是面板数据。在讲解这些模型的基本思想和估计方法的过程中，笔者会将重点放在模型含义和应用范围上来。例如，对于同一笔数据而言，何时采用 OLS 进行估计，何时采用 FE 估计？不同的方法之间有何差异和关联？结果背后的经济含义如何解读？掌握这些方法有助于大家合理控制内生性问题，以便得到更为可信的结论。
3.1 专题介绍（Stata 初级班）
A1. Stata 简介
实证分析的基本流程和编程习惯 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安装 一篇范例文档
A2. 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)
A3. 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 Matrix 和 Mata 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
A4. 普通最小二乘法 (OLS)
线性回归模型估计方法（OLS） 系数的估计和解读 假设检验和统计推断 稳健性标准误：Bootstrap、Jackknife、聚类调整 虚拟变量：个体效应、行业效应和 DID
A5. 模型的设定和解释
交乘项和平方项的使用及解释 边际效应：估计和图示 R2 分解和贡献度分析 分组回归和组间系数差异检验 估计结果的呈现和分析 范文 2 篇
A6. 静态面板数据模型
何谓个体效应？ 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 长差分 高维固定效应 实证分析中的常见问题
温馨提示：
a. 请提前观看 连玉君公开课：Stata 33 讲，报名后赠送电子课件 (数据和 dofiles) b. 请提前观看 连玉君公开课-直击面板数据 (面板模型概述)，以便预习。
⏳ 4. 报名和缴费信息
主办方： 太原君泉教育咨询有限公司 标准费用：初级班/高级班/论文班单班报名 3700 元/人 优惠方案： 现场班老学员单班报名： 9折，3330元/人 会员单班报名： 85折，3145元/人 三班任意两班组合报名： 6100 元/人 全程班报名： 9000 元/人
赠送课程:
A. 我的特斯拉-实证研究设计
B. 动态面板数据模型
C. 我的甲壳虫-论文精讲与重现
赠送方式： 单班报名可在上述课程中选其一，任意两班组合报名可选其二，全程报名全赠。
温馨提示： 以上各项优惠不能叠加使用。 联系方式： 邮箱：wjx004@sina.com 王老师：18903405450 (微信同号) 李老师：18636102467 (微信同号)
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缴费方式
方式 1：对公转账
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⚽ 5. 助教招聘
说明和要求
名额： 15 名 (初级、高级和论文班各 5 名) 任务： A. 课前准备：协助完成 3 篇介绍 Stata 和计量经济学基础知识的文档； B. 开课前答疑：协助学员安装课件和软件，在微信群中回答一些常见问题； C. 上课期间答疑：针对前一天学习的内容，在微信群中答疑 (8:00-9:00，19:00-22:00)； Note: 下午 5:30-6:00 的课后答疑由主讲教师负责。
要求： 热心、尽职，熟悉 Stata 的基本语法和常用命令，能对常见问题进行解答和记录 特别说明： 往期按期完成任务的助教可以直接联系连老师直录。 截止时间： 2021 年 12 月 31 日 (将于 1 月 3 日公布遴选结果于 课程主页，及 连享会主页 lianxh.cn)
扫码填写助教申请资料：
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