2021 Stata夏季训练营暨面板数据计量分析与Stata应用专题研讨会
时间:2021-08-21 09:00 至 2021-08-23 17:00
地点:线上活动
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2021 Stata夏季训练营暨面板数据计量分析与Stata应用专题研讨会 已截止报名
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会议通知
会议内容 主办方介绍
2021 Stata夏季训练营暨面板数据计量分析与Stata应用专题研讨会 宣传图
Stata夏季训练营依托"Stata中国用户大会"主体单元,聚合Stata业界精英和学术大咖,构建每年“一会两营”的创新学习模式。本次夏令营由南开大学王群勇教授及其助教团队领衔定制,辅以“理论+实操+案例+应用”四轮驱动,全程在线直播答疑。
主讲嘉宾:
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,中国统计学会常务理事,Stata中国用户大会演讲嘉宾。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》、《Journal of Family and Economics Issues》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《金融研究》等SSCI和CSSCI期刊发表多篇论文,并担任期刊匿名审稿人。王群勇教授编写的xthreg(固定效应面板门限模型)、cointreg(协整回归)、sax12(X12-ARIMA季节调整)、sax13(X-13ARIMA-SEATS季节调整)、stregress(平滑转换模型)、xtstregress(面板平滑转换模型)、midasreg(混频回归)等Stata程序被大量下载和使用。其网络课程《计量经济学入门30讲》、《计量分析方法与Stata应用(中级30讲)》得到广泛好评。
培训费用:
Stata夏令营“面板数据计量分析与Stata应用专题
培训时间:2021年8月21-23日
培训费用:3600元/人
注:费用包含注册费、资料费、发票税费。
主办单位:
北京友万信息科技有限公司,简称:友万科技。英文全称:Beijing Uone Info&Tech Co.,Ltd,(Uone-Tech),总部设在北京市昌平科技园区。自成为Stata中国授权经销商及合作伙伴以来,已为国内数十所高等院校及科研院所完成了Stata软件采购计划,用户覆盖经济、管理、生物、历史、法学、劳动、人口、地理、环境、教育和心理学等各个学科门类。依托Stata原厂及我司经验丰富的技术团队资源,从市场策略、销售模式和宣传力度上全面推广,得到了StataCorp LLC原厂的全面认可,并与国内重点高校实验室建立一对一的定点服务计划,建立起Stata软件在中国用户中的良好品牌形象。
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会议日程 (最终日程以会议现场为准)
培训内容:
第一讲 面板数据的经典模型
1. 面板数据的常见问题与理解误区
2. 固定效应、随机效应与差分估计
3. 相关的随机效应
4. 交互效应模型
5. 变斜率模型
第二讲 动态面板
1. 计量模型的完备性
2. 处理自相关的三种方式
3. 差分GMM估计与模型诊断检验
4. 系统GMM估计
第三讲 非线性面板模型
1. 面板固定效应门限模型
2. 非平衡面板门限回归模型
3. 面板平滑转换模型
第四讲 利用面板数据进行因果推断
1. 差分法 (DID)
1.1 估计与检验 (平行趋势图及安慰剂检验)
1.2 渐进 (时变) DID
1.3 三重差分法
2. 断点设计
2.1 精确断点设计 (参数估计与非参估计、操纵检验、安慰剂检验、连续性检验)
2.2 模糊断点设计
3. 合成控制法
3.1 LASSO权重与合成控制
3.2 安慰剂检验
第五讲 面板数据受限因变量模型
1. 面板Probit和Logit模型
2. 面板Tobit模型
3. 面板排序与面板多项选择模型
第六讲 贝叶斯面板数据分析
1. 贝叶斯定理与MCMC
2. 固定效应和随机效应模型的贝叶斯估计与解读
3. 模拟的收敛与有效性诊断
4. 先验分布与后验分布
5. 模型预测与拟合
6. 多水平(混合效应)模型的贝叶斯估计
第七讲 面板空间计量模型
1.空间面板计量模型的设定与估计
2.空间权重矩阵的设定
3.直接效应与间接效应
三天全时在线直播,每天课后一对一答疑。
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会议嘉宾
参会指南
会议门票
票种名称 | 价格 | 原价 | 票价说明 |
普通票 | ¥3600 | ¥3600 | 注册费、资料费、听课费、发票税费 |
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温馨提示
酒店与住宿:
为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则:
活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。
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