          Stata初高級培訓(xùn)

 

 

 

第一部分（初級）

 

第1講 Stata基礎(chǔ)操作

1.1 Stata介紹

1.2 Stata菜單操作

1.3 Stata命令與幫助文件

1.4 do文件創(chuàng)建與優(yōu)化

1.5 標(biāo)量與矩陣

1.6 Mata矩陣創(chuàng)建與應(yīng)用

 

第2講 Stata程序與編程

2.1 局域暫元與全局暫元

2.2 條件與循環(huán)語句

2.3 程序入門與語法解析

2.4 ado文件

2.5 Stata示例: LM和GMM估計(jì)的代碼編寫

 

第3講 數(shù)據(jù)管理與可視化

3.1 各類數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出

3.2 縱橫向數(shù)據(jù)合并

3.3 加總與轉(zhuǎn)置

3.4 Wind數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Stata面板數(shù)據(jù)

3.5 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

3.6 數(shù)據(jù)的圖形顯示

 

第4講 線性回歸模型

4.1 regress估計(jì)與結(jié)果解釋

4.2 R2分解與邊際效應(yīng)

4.3 異方差、聚類-穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤

4.4 模型設(shè)定檢驗(yàn)與模型的診斷

4.5 模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.6 樣本內(nèi)預(yù)測與加權(quán)的預(yù)測

4.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

Bhaskaran K, Gasparrini A,Hajat S, et al. Time series regression studies in environmental epidemiology

[J]. International journal of epidemiology, 2013, 42(4): 1187-1195.

 

第5講 線性工具變量回歸（IV）

5.1 內(nèi)生性與工具變量

5.2 IV估計(jì)量：IV、2SLS和GMM

5.3 恰好與過度識別模型的IV估計(jì)

5.4 弱工具變量

5.5 3SLS系統(tǒng)估計(jì)

5.6 相關(guān)隨機(jī)系數(shù)模型的工具變量估計(jì)量

5.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

AcemogluD, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins of comparative development: An empirical investigation[J].

American Economic Review,

 

第6講 中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)（IV）

6.1 中介效應(yīng)模型與檢驗(yàn)方法

6.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)模型與邊際效應(yīng)分解

6.3 中介調(diào)節(jié)效應(yīng)模型與檢驗(yàn)方法

6.4 調(diào)節(jié)中介效應(yīng)模型與檢驗(yàn)方法

6.5 中介效應(yīng)的4種效應(yīng)分解：med4way

6.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

李姝等. 非控股股東參與決策的積極性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第7講 靜態(tài)線性面板數(shù)據(jù)模型

7.1 面板數(shù)據(jù)管理

7.2 估計(jì)量比較：混合OLS、組內(nèi)、組間與一階差分

7.3 究竟該用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型

7.4 截面相依、異方差與序列相關(guān)條件下的面板模型估計(jì)

7.5 內(nèi)生性與IV估計(jì)

7.6 高維交互固定效應(yīng)：reghdfe與ivreghdfe

7.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

謝呈陽,胡漢輝.中國土地資源配置與城市創(chuàng)新：機(jī)制討論與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第8講 雙重差分模型（DID）

8.1 政策評估兩類偏誤：時間效應(yīng)與選擇偏誤

8.2 同一時點(diǎn)政策實(shí)施的DID

8.3 多時點(diǎn)政策實(shí)施的DID

8.4 平行趨勢假設(shè)檢驗(yàn)

8.5 安慰劑檢驗(yàn)：隨機(jī)生成實(shí)驗(yàn)組

8.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

曹清峰.國家級新區(qū)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的帶動效應(yīng)——基于70大中城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù).中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)

 

第9講 分位數(shù)回歸模型（QR）

9.1 為什么需要分位數(shù)回歸

9.2 QR的估計(jì)方法

9.3 內(nèi)生性分位數(shù)回歸

9.4 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的QR

9.5 分位數(shù)系數(shù)圖示法

9.6 面板分位數(shù)估計(jì)及內(nèi)生性初探

9.7 廣義分?jǐn)?shù)模型估計(jì)

9.8 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

王若蘭,劉燦雷.市場競爭、利潤分享與企業(yè)間工資不平等——來自外資管制政策調(diào)整的證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第二部分（高級）

第10講 二值與多值選擇模型

10.1 二值選擇模型的例子

10.2 二值選擇模型的估計(jì)

10.3 內(nèi)生性probit模型估計(jì)

10.4 多項(xiàng)Logit模型

10.5 條件Logit模型

10.6 混合與嵌套Logit模型

10.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

劉鎧豪等.中國出口擴(kuò)張的健康成本——來自成年人發(fā)病率的證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第11講 長面板與動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

11.1 長面板估計(jì)與檢驗(yàn)（FGLS）

11.2 面板工具變量估計(jì)法

11.3 差分GMM估計(jì)

11.4 系統(tǒng)GMM估計(jì)

11.5 偏差校正LSDV估計(jì)

11.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

Williams R, Allison P D, Moral-Benito E. Lineardynamic panel-data estimation using maximum likelihood and structural equationmodeling[J]. The Stata Journal,

 

第12講 因變量受限的面板數(shù)據(jù)模型

12.1 面板二值選擇模型

12.2 面板Tobit模型

12.3 面板計(jì)數(shù)模型

12.4 動態(tài)面板Probit模型

12.5 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

羅勇根等.空氣污染、人力資本流動與創(chuàng)新活力——基于個體專利發(fā)明的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第13講 非平穩(wěn)與非線性面板數(shù)據(jù)模型

13.1 截面相關(guān)（相依）檢驗(yàn)

13.2 面板單位根檢驗(yàn)

13.3 面板協(xié)整檢驗(yàn)

13.4 面板Granger檢驗(yàn)

13.5 靜態(tài)面板門檻數(shù)據(jù)模型

13.6 具有內(nèi)生性與門限效應(yīng)的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

13.7 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Seo M H, Shin Y. Dynamic panels with threshold effect and endogeneity[J].Journal of Econometrics,

 

第14講 向量自回歸模型

14.1 簡化向量自回歸模型

14.2 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型

14.3 符號約束向量自回歸模型

14.4 貝葉斯向量自回歸模型

14.5 面板向量自回歸模型

14.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Abrigo M R M, Love I. Estimation of panelvector autoregression in Stata[J].

The Stata Journal,

 

第15講 聯(lián)立方程模型

15.1 結(jié)構(gòu)方程與簡化方程

15.2 聯(lián)立方程的識別

15.3 2SLS與3SLS估計(jì)

15.4 跨方程約束與協(xié)方差約束

15.5 非線性面板聯(lián)立方程

15.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

鄧慧慧,楊露鑫.霧霾治理、地方競爭與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),

 

第16講 DID擴(kuò)展模型

16.1 PSM-DID

16.2 模糊DID（Fuzzy DID）

16.3 時變處理時間與持續(xù)期的彈性面板DID

16.4 具有異質(zhì)性處理效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型

16.5 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：

De Chaisemartin C, d'Haultfoeuille X. Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects[J].

American Economic Review,

 

第17講 斷點(diǎn)回歸與合成控制

17.1 精確斷點(diǎn)回歸

17.2 斷點(diǎn)回歸的檢驗(yàn)（連續(xù)性檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)）

17.3 模糊斷點(diǎn)估計(jì)

17.4 合成控制法

17.5 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Cattaneo M D, Idrobo N,

Titiunik R. A Practical Introductionto Regression Discontinuity Designs: Volume II[J]. Draft Manuscript,

 

第18講 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

18.1 空間溢出效應(yīng)動因

18.2 地理、經(jīng)濟(jì)與復(fù)合空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

18.3 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

18.4 空間計(jì)量模型構(gòu)建流程與模型選擇

18.5 靜態(tài)和動態(tài)空間面板模型估計(jì)

18.6 例文軟件實(shí)現(xiàn)與解讀：Vega S H , Elhorst J P .

A regional unemploymentmodel simultaneously accounting for serial dynamics, spatial dependence and common factors[J].

Regional Science &Urban Economics,