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Stata 高级班 采用「庖丁解牛」的方式讲解目前 Top 期刊中使用的计量方法和模型,涵盖了目前主流分析方法和研究设计框架,包括 6 个专题,主要涉及如下几个方面的内容:
时间: 2021 年 1 月 29-31 日 (三天)
方式: 网络直播 + 3 天回放
授课嘉宾: 连玉君 (中山大学)
课程主页: https://gitee.com/arlionn/PX
报名链接: http://junquan18903405450.mikecrm.com/ZXol6to
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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>分类,公布于 课程主页。
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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 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 (Stata连享会) 分享推文 400 余篇,阅读量逾 500 万人次。
「三人行,必有我师」。这次寒假课程,我们组织了一个 30 名精英助教的团队。他们有些人已经发表过《经济研究》、《管理世界》等 Top 期刊,有丰富的经验;有些人已经在连享会的课程群中回答多 100 多个各类问题,对初学者的各类疑问了如指掌。我们的助教们会分成三个小组,全程为大家提供最全面、细致的答疑服务。
时至今日,多数领域使用的都是面板数据,也对相关的模型提出了越来越高的要求。在 第 1 讲 中,我将介绍专门用来分析变量自身以及多个变量之间动态关系的动态面板数据模型和面板 VAR 模型。这两类模型在经济增长、公司金融、国际贸易、劳动经济学等领域都得到了广泛应用。此外,在实证分析中,经常要处理结构变化问题,目前主要使用交乘项和分组回归等方式,但这两种设定方法都需要预先知道或假设结构变化点,使其合理性颇受质疑。而 第 2 讲 中介绍的面板门槛模型则基于「让数据说话」的原则,自动搜索结构变化点,从而克服了上述方法的局限。
显然,内生性问题是我们必须直面的一个普遍而棘手的问题。为此,高级班将通过三个专题全面深入地介绍了内生性问题 (论文班中将介绍 工具变量法、多期 DID,以及 PSM+DID 等方法)。
第 3 讲 介绍用以解决自我选择偏误导致的内生性问题的模型。一是处理效应模型,主要应对解释变量中所包含的 0/1 内生变量;二是 Heckman 选择模型,主要应对被解释变量观察值非随机缺失问题。翻阅最近 2 年发表于《经济研究》、《管理世界》、《经济学(季刊)》等期刊的文章,这两类模型在处理内生性问题方面得到了日益广泛的应用。
第 4 讲 和 第 5 讲介绍的断点回归设计方法 (RDD) 以及合成控制法 (SCM) 则是近年来被公认为「最为干净」的准实验方法,在政策评价领域得到了特别的青睐。
RDD 的基本思想很朴素:如果某项政策有效,那么相对于那些与政策失之交臂的人而言 (控制组),由于运气稍好而受惠于政策的人 (实验组),在收入、幸福感等方面会有明显的提升 (Jump),而提升的幅度就可以用来评估政策作用效果。RDD 在经济学、政治学和社会学研究中都得到了很好的应用。本讲在介绍 RDD 的估计和检验方法的基础上,进一步精讲一篇发表于 Journal of Development Economics 的论文,以便大家对实际应用中的各种陷阱有所了解。
在政策评价领域,长期存在着一个空白地带:有些政策只针对某一个省或某一个州实施,此时 DID,PSM 等方法都不再适用,因为我们只有一个孤零零的实验对象!
在 第 5 讲 中,Abadie, Diamond, and Hainmueller (2010, JASA) 提出的合成控制法,可以很好的解决了这类问题。他们研究了「加州」于 1989 年实施的禁烟法案的政策效果。其基本思想是,使用其他 38 个未实施禁烟法案的州的加权平均来虚构一个「合成加州」,进而对比分析「加州」和「合成加州」在 1989 年之后香烟消费量的差异,这就是政策效果!作者还进一步的使用的组合检验,以及「安慰剂检验」来确定这一结果的统计显著性。
在 第 6 讲 中,我将根据个人的研究经历,分享做一篇规范的实证研究和课题申请的经验。主要内容包括:选题、研究贡献的挖掘和陈述,以及研究设计等。
作为多个期刊的审稿人,我发现很多论文虽然有很好的想法和选题,但往往因为如下原因而折戟。其一,研究贡献不明确。一方面是缺乏严谨规范的文献综述和对比分析,另一方面是作者的表述不到位。其二,实证分析部分虽然使用了比较前沿的方法,但基础工作不够扎实,如对模型和方法的适用性认识不足、样本的筛选过程不严谨、离群值未妥善处理、指标的选取过于随意、稳健性和内生性处理不到位等;其三,实证结果的呈现方式不妥,分析不够深入,论文的排版不够精致,导致读者的第一印象比较差。
对于申请课题,我感触良多。
我于 2007 年开始自己的教师生涯,此前没有申请过任何课题,致使我在 2008 年的申请的四项课题全军覆没。痛定思痛,我收集了多位前辈的标书,反复研究,发现写论文与写标书存在很大的差异。
论文力求清晰地呈现和解释你的研究假设和研究结果,而课题申请书则需要强调你所研究的问题的重要性和特色,这是一个更高层次的问题。由于是研究计划,不要求细节上的准确性,但问题要明确、思路要清晰,结构要合理,论证要有说服力。因此,很多时候是研究工作已经完成了十之八九,已经对问题有非常深刻的认识了,才能反向思维把标书写好。任何故弄玄虚、试图蒙混过关的想法都不可行。
2009 年,我顺利获得教育部人文社科基金和广东省自然科学基金资助,2010 年进一步获得国家自然科学基金青年项目资助,此后又获得了多项课题的资助,并于 2016 年获得国家自然科学基金面上项目资助,期间也拿到了一些重要的横向课题和委托项目。事实上,了解了不同类型课题基金的特点,再辅以扎实的前期研究基础,获得资助并不是遥不可及的事情。
相对于初级班,高级班的在难度上有所增加,但思路和架构更为清楚。在学习方法上,高级班与初级班有所不同。初级班的主要目的在于打下扎实的基础,建立一个完整的学习架构,而在高级班中,我则建议大家重点学习与自己研究方向密切相关的方法,通过广泛阅读文献来掌握这些方法在不同场景下的应用条件和变通方法,以便在自己的论文中合理地对多种方法进行组合使用,以便从容地论证自己的观点。
第 1 讲 动态面板模型\面板 VAR 模型
第 2 讲 截面和面板门槛模型
第 3 讲 内生性专题 I:处理效应模型
第 4 讲 内生性专题 II:断点回归分析 (RDD)
第 5 讲 内生性专题 III:合成控制法 (SCM)
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第 6 讲 论文写作和课题申请
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。
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免费公开课:
直击面板数据模型 - 连玉君,时长:1小时40分钟,课程主页 Stata 33 讲 - 连玉君, 每讲 15 分钟. Stata 小白的取经之路 - 龙志能,时长:2 小时,课程主页 部分直播课 课程资料下载 (PPT,dofiles等)
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专题 | 嘉宾 | 直播/回看视频 |
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⭐ 最新专题 | 因果推断, 空间计量,寒暑假班等 | |
⭕ 数据清洗系列 | 游万海 | 直播, 88 元,已上线 |
研究设计 | 连玉君 | 我的特斯拉-实证研究设计,-幻灯片- |
面板模型 | 连玉君 | 动态面板模型,-幻灯片- |
面板模型 | 连玉君 | 直击面板数据模型 [免费公开课,2小时] |
Note: 部分课程的资料,PPT 等可以前往 连享会-直播课 主页查看,下载。
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