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首页 > 培训课程 > IT/技术培训 > 2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会 更新时间:2023-05-12T15:00:10

2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会
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2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会 已截止报名

课程时间: 2023-08-09 09:00至 2023-08-11 17:00结束

课程地点: 哈尔滨  哈尔滨商业大学  哈尔滨市道里区通达街138号 周边酒店预订

会议规模:50人

主办单位: 北京友万信息科技有限公司

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会

        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会宣传图

         


        "面板数据与因果推断" 研讨会


        主讲老师:王群勇教授

        2023年8月09-11日

        基于面板数据 (Panel Data) 的因果推断方法是目前实证分析的主流方法。回归模型是因果推断的最重要的基础,是实证分析的起点和基准。面板数据对于解决不可观测异质性导致的内生问题具有天然的优势。内生性问题是观测数据中普遍存在的问题,是对因果关系的致命威胁。匹配法是因果推断的流行方法。双重差分法DID,通常用于政策效应类研究。断点设计(RD)适用于政策是某个驱动变量的函数的情形。

        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会 课程大纲:

        第一讲  从多元回归到因果推断

        1. 多元回归:因果推断的基础

        2. 模型设定的策略

        3. 常见问题

        4. 如何进行稳健分析

        5. 模型诊断

        6. Stata实例与操作

        阅读材料:

        Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2008). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton university press.

        Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedical sciences. Cambridge University Press.

        第二讲  面板数据模型

        1. 面板数据与不可观测的异质性

        2. 固定效应与随机效应模型

        3. 面板门限回归模型

        4. 面板平滑转换模型

        5. 面板Probit/Logit模型

        6. Stata实例与操作

        阅读材料:

        Veljanoska S. Do Remittances Promote Fertilizer Use? The Case of Ugandan Farmers[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2022,104(1):273-293.

        Matthew E. Kahn, et al. (2021). Long-term macroeconomic effects of climate change: A cross-country analysis. Energy Economics. 104.

        Ali Golbabaei et al. (2022). The capital ratio and the interest rate spread: A panel threshold regression approach. 85:289-302.

        David Ubilava, et al. (2019). Smooth transition across latitudes and longitudes: An application of a nonlinear panel regression to the climate-economics nexus. 182: 114-117.

        Gozal Ahmadova, et al. (2022). Too good to be true: The inverted U-shaped relationship between home-country digitalization and environmental performance. Ecological Economics, 192.

        第三讲 工具变量回归 (IV)

        1. 内生性问题与解决路径

        2. 工具变量选择的方法及分类

        3. 线性模型的工具变量回归估计 (2SLS+LIML+GMM)

        4. 工具变量估计的系列检验(解释变量的内生性检验、工具变量的外生性检验、部分变量的外生检验、弱工具变量检验)

        5. 内生处理效应与内生转换模型

        6. Probit/Logit模型的工具变量回归

        7. Stata实例与案例

        阅读材料:

        Lundborg, Petter, Erik Plug, and Astrid Würtz Rasmussen.2017. "Can Women Have Children and a Career? IV Evidence from IVF Treatments." American Economic Review, 107 (6): 1611-37.

        Acemoglu, Daron, Simon Johnson, James A. Robinson (2001): “The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation,” American Economic Review, 91, 1369-1401.

        Angrist, Joshua D. and Alan B. Krueger (1991): “Does compulsory school attendance affect scooching and earnings?” Quarterly Journal of Economics, 91, 444-455.

        Angrist, Joshua and Evans, William, (1998),Children and Their Parents' Labor Supply: Evidence from Exogenous Variation in Family Size, American Economic Review, 88, issue 3, p. 450-77.

        Alesina, Alberto, and Ekaterina Zhuravskaya.2011. "Segregation and the Quality of Government in a Cross Section of Countries." American Economic Review, 101 (5): 1872-1911.

        第四讲  匹配法

        1. 随机试验、准实验及自然实验

        2. 协变量匹配法

        3. 倾向得分匹配

        4. 为什么Gary et al. (2019)等建议避免采用倾向得分匹配?

        5. Stata实例与操作

        阅读材料:

        Daron Acemoglu,Suresh Naidu, Pascual Restrepo, and James A. Robinson (2019) Democracy Does Cause Growth. Journal of Political Economy 2019 127:1, 47-100.

        Piermartini, Roberta, and Linda Rousová.2013. "The Sky Is Not Flat: How Discriminatory Is the Access to International Air Services?" American Economic Journal: Economic Policy, 5 (3): 287-319.

        第五讲 机器学习因果推断

        1. 机器学习Lasso介绍

        2. 处理效应的增项逆概率加权估计 (AIPW)

        3. 连续变量的机器学习处理效应

        4. 二值变量与计数数据的机器学习因果推断

        5. Stata实例与操作

        阅读材料:

        Deryugina, Tatyana, Garth Heutel, Nolan H. Miller, David Molitor, and Julian Reif.2019. "The Mortality and Medical Costs of Air Pollution: Evidence from Changes in Wind Direction." American Economic Review, 109 (12): 4178-4219.

        Duncan Sheppard Gilchristand Emily Glassberg Sands. Something to Talk About: Social Spillovers in Movie Consumption. Journal of Political Economy 2016 124:5, 1339-1382.

        第六讲  断点回归

        1. 精确断点(RD设计、参数估计方法、稳健非参估计)

        2. RD的相关检验(安慰剂检验、操纵检验)

        3. RD的随机试验推断

        4. 模糊断点(设计思路、SRD的局部IV估计)

        5. Stata实例与操作

        阅读材料:

        Brollo, Fernanda, Tommaso Nannicini, Roberto Perotti, and Guido Tabellini.2013. "The Political Resource Curse." American Economic Review, 103 (5): 1759-96.

        Bleemer, Zachary, and Aashish Mehta. 2022. "Will Studying Economics Make You Rich? A Regression Discontinuity Analysis of the Returns to College Major." American Economic Journal: Applied Economics, 14 (2): 1-22.

        Carozzi, Felipe, Davide Cipullo, and Luca Repetto.2022. "Political Fragmentation and Government Stability: Evidence from Local Governments in Spain." American Economic Journal: Applied Economics, 14 (2): 23-50.

        课后答疑


        课程优势

        【计量名师、品质保证】

        课上问答交流,极佳互动体验;

        手把手教学,现场互动答疑;

        小班课大师作,专注集中技术提升;

        理论思考+案例实操, Stata 18 正版试用;


        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会

        主讲老师:王群勇教授2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会


        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。主持国家自然科学基金、国家社科基金、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。曾获得首届国家统计科技进步三等奖、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。其学术志线上课程《时间序列分析》、《微观计量经济学》、《计量经济学入门30讲》得到广泛好评。

        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会

        王群勇教授十几年来专注于计量、经济与Stata数据处理的研究。在计量、经济方面已取得令人钦佩的成就,其编写的Stata程序被大量下载和使用。我们选择了合理的内容和合适的顺序,结合前沿文献和经典案例讲授非线性模型的设定、操作方法和结果的详细解释, 解读政策评估的常见误区; 解释因果推断的理论与应用。王教授渊博的知识,精彩、细致的讲解,如行云流水、如沐春风般娓娓道来的授课风格受到学者们的认可和好评。参加过王老师培训的学员们纷纷表示收获良多、意犹未尽、受益匪浅。


        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会 Stata夏令营“面板数据与因果推断" 研讨会

        主讲老师:王群勇教授

        培训时间:2023年8月09-11日

        培训地点:哈尔滨商业大学

        培训费用:3600元/人(食宿差旅自理)



        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,是一家专注于引进国内外软硬件产品的中关村高新技术企业。公司拥有多项自主研发的数据平台,依托自身经验丰富的技术团队资源,为不同领域的客户提供全面的服务解决方案。作为中国大陆领先的教育和科学软件分销商,我司拥有成功的教学资源和数据管理专家。多年来为国内数百所高校及科研院所提供了优质的软件产品和服务,教育市场占比80%,其软件产品覆盖50多类别近百余款软件。目前业务已覆盖中国大陆全部区域并延伸至港澳台地区,处于行业领先地位。针对教育以外的政府、科研院所及商业用户也逐步拓展,并建立了良好的市场信誉。



        承办单位

        哈尔滨商业大学(Harbin University of Commerce),创建于1952年,是新中国第一所多科性商业大学,也是黑龙江省重点建设的十所大学之一。七十年来,学校坚守为党育人、为国育才的初心使命,全面落实立德树人根本任务,奋力为东北全面振兴和祖国繁荣富强贡献力量。学校以教学研究型大学为定位,坚持以经、管、工学科为主,突出商科特色,办学水平稳步攀升,学科专业持续扩增,建设成就显著。已建立从本科到博士研究生的完整教育体系,涵盖经、管、工、法、文、理、医、艺八大学科门类的本科专业共68个,100余个研究生专业,以及博士后流动站。学校拥有一批经验丰富、学识渊博、理论实践相结合的教授、副教授和青年骨干教师组成的优秀教师团队。学校注重国际化办学,积极开展海外教育交流与合作,与全球范围内一流的高校建立了合作关系。作为哈尔滨市经济社会发展的智库和人才培养基地,先后为社会培养、输送20余万名各类专业人才,为服务国家和地方经济社会发展做出了重要贡献。


        协办单位

        StataCorp LLC,1985年1月,Stata 1.0 发布。2023年4月25日,Stata 18发布。三十八年来,StataCorp 一直是统


        计软件领域的领导者,致力于提供专业研究人员分析数据所需的工具和一流的技术支持。



        报名缴费

        Stata中国用户大会&夏令营优惠方案



        2023 Stata夏令营现场班—"面板数据与因果推断" 研讨会

        备注:                       

        1.优惠方案不同时适用,请选取最优方案执行。 

        2.缴费方式可以通过银行电汇或在线扫码支付。 

        3.发票开具类目为培训费/会议费,任选其一。 




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        会议日程


        即将更新,敬请期待

        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        票种名称 价格 原价 票价说明
        普通票 ¥3600 ¥3600 食宿差旅自理

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        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。

        标签: Stata

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