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lianxh
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连享会新命令:cnssc
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⛳ Stata 系列推文:
承蒙各位的关爱和支持,自连享会专题课:「连享会·五一论文班」( 微信版 ) 发布以来,我们陆续收到了来自 47 所高校院系和研究机构共 54 位老师和同学的申请。申请者所在的学校分布非常广泛,这意味着,我们的大家庭越来越多元化,日后彼此的交融也将越来越广泛,越来越深入。
「他山之石可以攻玉」。希望大家能在多学科的碰撞和交流中互通有无,彼此增进。
最终,我们确定如下 12 位老师和同学担任本次课程的助教。他们之中有已经在连享会团队中工作了 2 年有余的资深助教,也有已经发表了数篇 B+ 期刊论文的硕士、博士研究生。我们将共同努力,为大家提供最佳的交流和学习环境。
参加本次课程的同学和老师们,可以随时在「课程微信群」中 @助教,以便实时答疑解惑,轻装前行。
随后的答疑记录将会实时更新于课程主页,敬请关注:
**课程主页**[1]:https://gitee.com/lianxh/paper
入选助教
往期助教直录
时间: 2022 年 5 月 2-4 日 (9:00-12:00; 14:30-17:30, 半小时答疑)
方式: 网络直播+回放
嘉宾: 连玉君 (中山大学);申广军(中山大学); 杨海生(中山大学)
课程主页: https://gitee.com/lianxh/paper ⭕ PDF课程大纲
报名链接: http://junquan18903405450.mikecrm.com/6sFqyrI
连玉君 ,中山大学岭南学院副教授,博士生导师。毕业于西安交通大学金禾经济研究,获经济学博士学位。研究方向为公司金融和金融计量,研究兴趣包括公司治理、现金持有、股权质押、投融资行为,成果见诸于 China Economic Review、《经济研究》、《管理世界》、《经济学(季刊)》、《金融研究》、《统计研究》、《世界经济》等期刊,主持国家自然科学基金 2 项。
申广军,经济学博士,中山大学岭南学院经济学副教授。研究兴趣为发展经济学、劳动经济学和公共经济学。论文发表于《经济研究》、《管理世界》、《经济学 (季刊) 》和《金融研究》等中文权威期刊,以及 China Economic Review、Economics Letters、Economics of Transition、International Labour Review、Review of Economic Design 等英文期刊。主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金等科研项目。所著论文曾获得第三届刘诗白经济学奖 (2016 年) 、第五届洪银兴经济学奖 (2020 年) 。
杨海生,中山大学岭南学院经济学系副教授,主要研究领域为复杂网络、机器学习及因果推断。在 ACM COMPUTING SURVEYS、Emerging Markets Review、 Economic Geography、Ecological Economics、《经济研究》、《管理世界》、《经济学 (季刊) 》、《管理科学学报》、《金融研究》、《会计研究》、《世界经济》等学术刊物上发表多篇论文,主持和参与多项国家自然科学基金、广东省自然科学基金等课题研究。
「杀手的身价决定于什么?」既非高深的武功,亦非锋利的兵器,而是「杀了谁」?
学术研究也是如此,论文的价值在很大程度上取决于你解决了什么问题,与之相伴的是一系列逻辑严密分析和论证,或曰「研究设计」。研读已经发表的论文通常只能看到作者研究工作的最终成果,而具体的思考、分析和打磨过程,则不得而知,而这恰恰是多数人渴望学习的。
为此,本次专题课程中,三位嘉宾不仅仅是分享论文写作过程中「风光」的一面,也会倾诉「心酸」的体验。这次讲解的论文有近半数为嘉宾自己的论文,便源于这个考虑。
我们将通过精讲和重现 9 篇发表于 Top 期刊上的论文 (AER、QJE、AEJ、JF、JFE,经济研究,经济学季刊),与大家分享提升研究设计和论文写作能力的经验。课程中涉及的多数论文都会详细讲解实证研究的各个环节,包括:选题、研究设计、数据处理、内生性问题、稳健性检验、结果的解读和可视化呈现,以及研究贡献的梳理等。在此基础上,进一步结合前期和后续文献,讨论其局限和可能的选题方向,以启发学员思考新的选题方向。
课程中涉及多种计量方法的综合应用,包括:
涵盖的话题包括:
研究设计方面的主题包括:
这些主题与大家正在研究或关注的话题存在密切的关联,有助于结合或迁移。
三天的课程共讲解 9 篇论文 (带 ⭕ 标记),每篇论文均提供完整的重现数据和代码。
授课顺序
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⭕ A1. Fisman2020
Fisman, R., J. Shi, Y. Wang, W. Wu, 2020, Social ties and the selection of China’s political elite, American Economic Review, 110 (6): 1752-1781. -Link-, -PDF1-, -cited-, -Replication-
⭕ A2. Akcigit2022
Akcigit, U., J. Grigsby, T. Nicholas, S. Stantcheva, 2022, Taxation and innovation in the twentieth century, The Quarterly Journal of Economics, 137 (1): 329-385. -Link-, -PDF-, -Appendix-, -cited-, -Replication-
简介: 文章研究了美国公司税和个人税对创新的影响。作者将发明人数据库、公司税率数据库,以及州级个人所得税和其他经济数据关联起来,从宏观和微观两个层面估计了税收对创新 (数量、质量、发生地等) 的影响。文中采用了多种识别策略,得到了非常一致的结论:(1) 高税率对创新的数量和发生地具有负面影响,但不会影响平均创新质量;(2) 州级层面的「税收-创新产出」弹性很大;(3) 公司税主要影响受雇发明者 (相对于自由职业者) 的创新产出和跨州流动性;而个人所得税则会对整体创新数量和发明人的流动性产生影响。
学习要点:
越来越多的国内学者开始「两栖作战」,这也是未来的趋势。那么,同样一个话题,中文稿和英文稿在研究设计、写作等方面有何差别?
申广军老师将通过深入对比两组主题相似的文章来解读这个问题。
评估税收政策的两篇文章。首先介绍双重差分模型 (DID) 的一般原理,然后以两篇文章为例,讲解 DID 方法在政策评估中的典型应用。讲解过程中,从研究视角、研究方法、数据处理、分析过程、结果呈现等多个角度探索中文期刊与英文期刊的差异。
评估产业政策 (经济开发区) 的两篇文章。首先介绍文献中应用 DID 方法时经常遇到的问题,然后讲解常见的解决方案,包括 PSM-DID 和 RDD-DID 等。此外,还将介绍 DID 方法的最新进展及其 Stata 实现。
本讲精讲三篇文献,帮助大家了解并掌握 MO-OLS、Synthetic DID 以及 金融网络模型 的实证方法与应用。课程中提供的 R+ Stata 复现代码和程序能帮助大家深入了解这些看似复杂的方法背后的原理和实操中的各类陷阱。
更为重要的是,杨老师还将介绍这些方法和模型的各类拓展及其在金融、国际贸易、环境经济学、财政以及区域经济学等领域中的应用,以便大家将这些方法有机地嵌入自己的研究中。
各个专题的具体介绍如下:
概要: 本专题介绍「面板变系数模型 (MO-OLS)」的设定思想、应用场景及 Stata 实操。该方法允许估计系数随个体或随时间发生变化,即从传统的
概要: 介绍由 Athey 和 Imbens 等大牛们于 2021 年提出的「合成 DID」(Synthetic DID)。该方法可以视为「合成控制法」与「倍分法」的结合体,克服了各自的局限:它可以估计实验组包含多个受试对象的情形,又能克服倍分法中的平行趋势检验难题。该方法将成为政策评价工具箱中的重要一员。杨老师本人有两篇应用此方法的论文已经被经济学 (季刊) 和经济研究接受。杨老师结合「商事制度改革」这一政策,使用 R 软件来讲解 Synthetic DID 的估计方法和应用要点。
概要: 通过 Kondor et al. (2022) 的 Stata 实操,介绍近几年备受关注的网络效应,包括:金融网络模型的设定和估计方法;应用场景及其与传统方法的关系和区别;网络特征及网络内生性问题的检验和估计。最后利用发表于 JF 和经济学 (季刊) 的两篇文章来介绍该模型在金融领域的应用及可能的扩展方向。
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本次课程实行实名参与,具体要求如下:
或 长按/扫描二维码报名:
方式 1:对公转账
方式 2:微信扫码支付
温馨提示: 微信转账时,请务必在「添加备注」栏填写「汇款人姓名-单位」信息。
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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] |
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