計量經濟學與統計軟件
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2018-01-03

尋求幫助與網絡資源

  • 有多种途径可以获得 Stata 的帮助,主要的途径有三个:手册、Stata 自带帮助和网络帮助。
  • 对于多数人而言,Stata 手册总有些可望不可及的感觉,但事实上 Stata 帮助中的英文表述都极其简洁明了,范例都很经典,解读也都比较到位,基本上可以挪用到论文的解释中去。
  • 平时用的最多的还是 help 和 findit 命令:前者属于查询,后者则是模糊查询。help 的作用在于帮助我们了解一个命令的选项功能和具体用法;而findit 则用于搜索关键词,帮我快速找到解决特定问题或估计某类模型的命令。
  • 网上有大量的 Stata 公开课程和学者们公布的 Stata 程序和数据,在本文中都做了细致的筛选和梳理。

獲取幫助的命令

      显示出Stata所有帮助内容的目录结构。
      如果输入具体的命令,则只显示该命令的帮助,如                                                                                           [查看圖片]

  • 也可以通過菜單式的點選方式獲得幫助:  [查看圖片]在弹出的对话框中输入:summarize,然后回车,得到与whelp summarize同样的结果。
         使用帮助的小窍门:先看命令描述(Description)部分,然后直接看帮助文件后面的命令示例                         (Examples),将命令示例复制到命令窗口,执行,看看执行结果,体会命令的用法。


  • 這兩條命令等價,均爲尋找多期政策沖擊的雙重差分命令ddid。由于ddid不是Stata內置命令,所以需要通過這兩個命令搜索並下載安裝後才能使用。

提問前請認真閱讀如下資料

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主要 Stata 在线课程


数据 (Data)

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Stata書籍

1. Stata 入門

  • 经典入門参考:A Gentle Introduction to Stata(出版年份:2016,版本信息:第五版)
  • 回顾 Stata 历史:Thirty Years with Stata: ARetrospective(出版年份:2015,版本信息:版)
  • 理解 Stata 的一些建议:One Hundred Nineteen Stata Tips(出版年份:2014,版本信息:第三版)


2. Stata 數據分析

  • 數據分析入門: Data Analysis Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 數據分析策略:The Workflow of Data Analysis Using Stata(出版年份:2009,版本信息:版)
  • 数据管理: Data Management Using Stata(出版年份:2010,版本信息:版)
  • Meta分析:Meta-Analysis in Stata: An Updated Collection fromthe Stata Journal(出版年份:2016,版本信息:第二版)
  • 數據分析和可重复性:An Introduction to Stata for Health Researchers(出版年份:2014,版本信息:第四版)


3. Stata 繪圖

  • 繪圖入門指南:A Visual Guide to Stata Graphics(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 繪圖进阶:Speaking Stata Graphics(出版年份:2014,版本信息:版)

4. Stata 程序

  • Stata 程序介绍:An Introduction to StataProgramming(出版年份:2016,版本信息:第二版)

5. Stata 複雜模型系類

  • 结构方程:Discovering Structural Equation Modeling Using Stata(出版年份:2013,版本信息:修订版)
  • 离散选择模型:Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata(出版年份:2014,版本信息:第三版)
  • 時間序列分析:Introduction to Time Series Using Stata(出版年份:2013,版本信息:版)
  • 回归模型的解释和可视化:Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata(出版年份:2012,版本信息:版)
  • 生存分析:An Introduction to Survival Analysis Using Stata(出版年份:2016,版本信息:第三版)
  • 广义线性混合模型:Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 生存分析进阶:Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata: Beyond the CoxModel(出版年份:2011,版本信息:版)
  • 似然估计:Maximum Likelihood Estimation with Stata(出版年份:2010,版本信息:第四版)
  • 贝叶斯分析:Bayesian Analysis with Stata(出版年份:2014,版本信息:版)
  • 广义线性模型:Generalized Linear Models and Extensions(出版年份:2012,版本信息:第三版)

6. Stata 與學科聯系

  • 在计量经济学中应用: An Introduction to Modern Econometrics Using Stata(出版年份:2006,版本信息:修订版)
  • 在金融计量中应用(主要是時間序列):Financial Econometrics Using Stata(出版年份:2016,版本信息:版)
  • 在行为科学中应用: Stata for the Behavioral Sciences(出版年份:2015,版本信息:版)
  • 在微观计量经济学中应用:Microeconometrics Using Stata(出版年份:2010,版本信息:版)
  • 在健康计量经济学中应用(如分析卫生保健数据):Health Econometrics Using Stata(出版年份:2017,版本信息:版)

資料轉載自微信公衆號:stata連享會
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。


Stata暑期特訓_2019年7月

時間

初級:2019年7月17-19日 (三天)

高級:2019年7月21-23日 (三天)

論文:2019年7月24-26日 (三天)

地點:北京市海澱區國際文化大廈
安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑5:00-5:30
費用(
食宿自理,提供交通住宿指南):

初級:3800元/ 3200元 (学生价仅限全日制本科生及硕士在读)

高級:4200元/ 3600元 (仅限全日制本科生和硕士研究生在读)

論文:4200元/ 3600元 (仅限全日制本科生和硕士研究生在读)

組合優惠價(食宿自理,提供交通住宿指南):

初级+高級:7000元/ 6200元(学生价仅限全日制本科生及硕士在读)

初级+論文:7000元/ 6200元(学生价仅限全日制本科生及硕士在读)

高级+論文:7400元/ 6600元(学生价仅限全日制本科生及硕士在读)

初高级+論文:11200元/ 9800元(学生价仅限全日制本科生及硕士在读)

報名鏈接:

初級:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=307

高級:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=308

論文:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1135

同時報名2個課程及全程班:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1224


講師介紹:  

初級班+高級班+論文班(第2-3天)

连玉君 ,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)》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, bdiff, ua等。连玉君老师团队一直积极分享Stata应用中的点点滴滴,开设了 [Stata连享会-简书],[Stata连享会-知乎] 两个专栏,并定期在微信公众号 (StataChina) 中发布精彩推文。

論文班(第1天)

刘瑞明,复旦大学经济学博士,中国人民大学国家发展与战略研究院教授、博导。主要研究转型经济学、发展经济学、产业经济学,在《经济研究》、《管理世界》、《经济学季刊》、《世界经济》、《中国工业经济》等期刊发表论文  40 余篇,主持国家自然科学基金面上项目、教育部人文社科规划项目等多项课题,获得“全国优秀博士论文提名奖”、“第六届黄达-蒙代尔经济学奖”、“教育部博士研究生学术新人奖”、“首届谭崇台发展经济学奖”等多项学术荣誉。


初級班課程導引:    

實證分析中,最傷神和耗時的事情莫過于研究設計和數據處理。在以往的授課中,很多同學和老師都是在聽完了高級班的課程以後,又返回頭來聽初級班的內容。他們有一個共同的感觸就是,沒有一個紮實的基礎,以及對計量經濟學和Stata整體架構的認識,後續的學習成本會越來越高。

在初級班中,我力求將三天的課程設置成一個比較完整的體系,目的有二:

其一,希望大家经过三天的学习(尚需另外花费1-2个月的時間演练吸收),能对基本的统计和计量分析方法有所掌握,能读懂多数期刊论文中使用的分析方法;

其二,希望諸位能建立起Stata的基本架構,熟知Stata能做什麽、如何做?以期爲後續學習打下寬厚紮實的基礎。

翻閱Top期刊上的論文,你會發現多數論文並沒有使用非常複雜的方法,關鍵在于論文的想法或視角比較獨特,並使用了恰當的方法來論證。這裏的關鍵在于研究設計,而這在目前的計量教科書中鮮有涉及。爲此,本次研討班突出兩個特點:一方面,我會努力把基礎知識講解透徹,進度上不求快;另一方面,我在每個專題中都會提供了2-3篇比較經典的論文,展示這些方法的合理應用。

在內容的安排上,基本上遵循了由淺入深,循序漸進的思路。

1-3依序介紹Stata的基本用法、數據處理和程序編寫,學習這些內容無需太多的計量經濟學基礎,但對于提高實證分析能力和分析效率,大有裨益。4-5介绍文献中使用频率最高的线性回归模型,包括OLS的原理、结果的解释,以及虚拟变量和交乘项的使用等。对于这些内容的深刻理解和熟练掌握,构成了后续,多种主流实证模型的基础,例如,目前文献中广泛使用的固定效应模型 (FE),倍分法 (DID),断点回归设计 (RDD)等方法,本质上就是在传统线性模型基础上,增加一些虚拟变量或交乘项,配合巧妙的研究设计,来实现对不可观测的个体效应的控制,以及对政策效应的估计。6介绍固定效应模型 (FE),是第4講和第5講内容的延伸和应用,也是目前解决遗漏变量和内生性问题比较常用的方法。

具體說明如下:

1-2中,筆者會以一篇文章爲實例,說明Stata的基本語法結構,並對數據處理過程中的關鍵問題進行介紹,如離群值的處理、文字變量的處理等。就我個人的經驗而言,數據處理能力的高低直接決定實證分析的效率,而對于離群值的處理是否妥善會直接影響全文結果的穩健性,是多數人不夠重視但卻至關重要的問題。

3中介紹Stata編程的基礎知識。但凡提及寫程序,很多人都會産生恐懼心理,其實,一旦掌握了最基本的原理和語法格式,Stata中的程序設定並沒有想象的那麽困難。更爲重要的是,對于多數人而言,由于並不需要寫完整的ado文檔,因此只需要學會最基本的條件語句和循環語句即可,難度又會進一步降低。

45介绍实证分析中的模型设定和结果解释问题。很多人会觉得OLS过于简单,但Top期刊中使用最多的仍然是OLS,如何合理的构建模型、解释结果便成为实证分析中必须掌握的。我精选了大家经常面临的几个专题并结合论文进行講解,包括:虚拟变量的使用、交叉项的使用和解释、分组回归的合理设定和假设检验,还有在经济学和金融学中相对较新的R2贡献度分析。

第6講介绍了目前广泛应用的面板数据模型。由于面板资料的获取越来越方便,目前多数研究中使用的都是面板数据。在講解这些模型的基本思想和估计方法的过程中,笔者会将重点放在模型含义和应用范围上来。例如,对于同一笔数据而言,何时采用OLS进行估计,何时采用FE估计?不同的方法之间有何差异和关联?结果背后的经济含义如何解读?


初級班課程大綱:

Stata初级201907.png


高級班課程導引:

Stata高级班包括6个专题,重点講述各类面板模型以及一些新近发展的内生性处理方法。主要涉及如下几个方面的内容:

(1)面板模型:动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型(第2講和第3講),前者在刻画变量之间的动态关系,以及政策冲击方面非常有用;而后者则在近年中分析结构变化方面得到了广泛的应用。

(2)内生性问题,包括传统的IV估计和GMM估计 (第1講),这构成了第2講(动态面板模型和面板VAR) 的理论基础;处理效应模型和倾向得分匹配分析(第5講);断点回归分析(RDD, 第6講)。作为上述模型的分析基础之一,在第4講中,将介绍Logit模型;

課程的特色和詳情介紹如下:

其一,介绍了几个应用日益广泛的面板模型。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2講中,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,目前主要使用交叉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3中介紹的面板門檻模型則基于“讓數據說話”的原則,自動搜索結構變化點,從而克服了上述方法的局限。

其二,介绍一些处理内生性问题的主流方法。显然,内生性问题是困扰我们这个时代的学者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。第5講介绍两类处理由于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;二是倾向得分匹配分析方法,主要通过多维配对的方式来解决自我选择偏误。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6講介绍的断点回归分析 (RDD)被认为是目前最为干净的政策评价方法之一。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(控制组),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。

作为上述模型的基础,第4講介绍Logit模型。一方面,Logit模型是研究很多0/1选择问题的主要方法;另一方面,在诸多解决内生性问题的模型中(如Heckman选择模型、PSM、DID、RDD等),Logit都是非常关键的环节。

相對于初級班,高級班的內容在難度上,雖然難度有所增加,但思路和架構更爲清楚。在學習方法上,高級班與初級班有所不同。初級班的主要目的在于打下紮實的基礎,建立一個完整的學習架構,而在高級班中,我則建議大家重點學習與自己研究方向密切相關的方法,通過廣泛閱讀文獻來掌握這些方法在不同場景下的應用條件和變通方法。


高級班課程大綱:

Stata高级201907.png


論文班課程導引:

在过去几期的培训结束后,我们都会收集学员的建议。大家都非常迫切地希望能够精講一些经典论文的实证分析过程,对自己在初级和高级班的所学有一个整体的认知。对于已经开始尝试独立开展研究工作的学员而言,大家明显的感觉到,研究设计是最棘手的问题。在之前有导师指导或带领的情况下,研究主题和研究内容都是预先给定的,事实上的,完成一篇论文相当于在做一个命题作文。而一旦开始独立门户,最大的挑战是找到合适的研究题目,做一个可靠的研究设计。这也是实证分析工作中最难的部分。

在本次的學術論文班中,來自中國人民大學的劉瑞明老師和中山大學的連玉君老師將基于個人經驗的分享,與大家共同探討上述問題的解決方法。

在第1講中,劉瑞明老師將與大家分享實證研究和論文寫作的經驗。主要內容包括:論文的選題、構思、寫作、修改和投稿等。在第2講中,劉瑞明老師將與大家共同解讀兩篇經典論文,剖析作者的研究思路、研究設計,以及對結果的解釋。在第3-6講中,连玉君老师将详细講解,并用Stata重现一些经典论文的实证分析过程,以便帮助大家把理论和实践结合起来。在此基础上,我们通过Google学术进一步追踪后续相关文献,以便掌握如何从现有的文献出发,拓展出新的研究主题。

我們會提供重現每篇論文所需的所有數據和程序文件,以便保證各位可以在聽課後反刍,並將這些論文中的分析方法遷移到你的研究中去。

精講并重现经典论文,有如下几个方面的好处:

首先,我們挑選的這些論文都是在相關領域中頗具影響的論文,對後續研究産生了重要的啓發。重現這些論文,並進一步發散性的閱讀文獻,也助于我們找到新的研究主題。

其次,這些論文的研究設計都非常出色,我們可以借鑒並在博采衆長的基礎上,不斷改進自己的研究設計思路和方法。只有去拆解和重現這些論文,才能夠感受到作者在寫作過程中的思考過程,從而從實質上提高我們自身的分析和研究能力。

最後,這些論文中涵蓋了目前實證分析中的主流方法,更爲重要的是,每一篇文章中通常會綜合使用多種分析方法,這對于我們理解和靈活應用初級班和高級班所學的計量方法大有裨益。

下面對課程中涉及的主要論文作簡要介紹,以便各位了解此次課程的重點所在。

第一講中,刘瑞明老师将根据个人研究经历和评审经验,分享论文写作和项目申请的经验与教训。内容涉及从研究最初的idea产生到最终发表的所有环节,仔细剖析一个普通学者(学生)在入門阶段所遇到的种种困惑,给出恰当的解决方案。重点講解如何从身边挖掘新颖有趣的重要话题、如何述评文献、如何选择恰当的识别策略、如何构建模型阐述问题、如何选择投稿策略等,此外,从评审人的角度分析初学者在写作和投稿中的若干常见误区,并提出规避策略。

第二講是第一講的姊妹篇,将通过对Acemoglu et al. (2001)、Alesina and Fuchs-Schündeln (2007)、Nunn and Qian (2011)、Bai and Jia (2016) 等经典文献的解剖,透析经典文献如何将绝妙的想法、宏大的叙事、精巧的识别、严谨的分析、精彩的辩护、优美的语言熔于一炉,最终成就经典。同时,参考经典文献的标准,罗列出普通学者写作时常见的若干问题,对这些问题深入解析,使得听众能够迅速规避“陷阱”,实现文章质量的提升。

第三講講授3篇論文:叶德珠等(2012, 经济研究)、Ye et al. (2015, SIR)、Richarson (2006, RAS)。前两篇分别研究了“文化和消费”以及“文化和幸福感”,而第三篇则是会计领域的一篇非常有名的文章,重点研究了自由现金流导致的过度投资问题。表面上,这三篇文章的关系似乎非常松散。事实上,第一篇借鉴了第三篇的研究思路,后者采用OLS回归的残差来衡量过度投资,而前者则采用OLS的残差来衡量过度消费。从第一篇到第二篇,我们则转换了研究的视角。在研究文化的文献中,最棘手的问题在于:文化有多个维度的衡量指标,如何评价他们的相对重要性?为此,我们采用了「相对重要性分析(dominance analysis)」,将模型的总R2分解为每个变量的R2贡献度。这一方法使得我们可以衡量每一个文化维度的相对重要性。

第四講中,我将通过一篇经典论文来介绍“迁移à创新”这一思维模式的重要性。Faulkender and Wang(2006, JF)是现金持有领域中承前启后的一篇论文。一方面,这篇论文借鉴了Fama and French(1998) 提出的债务市场价值的估算模型,将其迁移到现金持有市场价值的估算上来。另一方面,这篇文章的估算模型成为后续多个领域的主要方法。从这篇文章开始,大家不再仅仅专注现金持有的决定因素,而是以现金持有为切入点,将研究话题拓展到了公司治理、兼并收购、交叉上市等诸多领域。从计量方法角度而言,这篇文章就是在线性回归模型的基础上,巧妙的使用交叉项来反映新区有市场价值的异质性,但作者巧妙而深刻的解读能力让我们叹为观止。

第五講第六講的两篇论文,分别介绍了政策评价领域中的两种最重要的研究方法:倍分法 (DID) 和合成控制法 (SCM)。

對于DID,無論是從模型設定還是估計方法角度來看,它都非常簡單。然而,在實際應用過程中,我們會面臨幾個棘手的問題:其一,DID分析的基礎——共同趨勢假設如何檢驗?其二,在實際分析中,各個實驗對象受到政策沖擊的時點往往不一致,此時如何評價政策效果?

Beck, Levine, and LevKov (2010, JF)为我们提供了上述两类问题的解决方法。作者采用综合使用面板数据模型、图形展示等方式,检验了共同趋势假设,并非常直观的呈现了政策冲击的效果。更为重要的是,作者不但从总体上估算了美国放松银行业管制这一政策冲击对收入分配的影响,同时还进一步探讨了这一政策效果得以发生的各种渠道和机制。

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!Abadie, Diamond, and Hainmueller (2010, JASA) 提出的合成控制法,很好的解決了這類問題。他們研究了「加州」于1989年實施的禁煙法案的政策效果。其基本思想是,使用其他38個未實施禁煙法案的州的加權平均來虛構一個「合成加州」,進而對比分析「加州」和「合成加州」在1989年之後香煙消費量的差異,這就是政策效果!作者還進一步的使用的組合檢驗,以及「安慰劑檢驗」來確定這一結果的統計顯著性。

需要特别强调的是,虽然论文班的学习并不要求扎实的计量基础,但却要求大家要足够努力。最基本的要求是,在开课之前,要认真研读每一篇论文,了解其研究背景、研究思路、计量方法和主要结论。在开课前,我会要求大家在线提交每篇论文的读书笔记。上课过程中,我会随机抽取学员来回答一些问题。同时,也建议大家在开课前务必掌握文献的检索方法,学会使用百度学术、谷歌学术和Endnote等文献管理软件,这有助于追踪我们講解的每篇论文的后续进展,以便发掘新的研究主题。

雖然這些論文的研究主題與諸位所在領域可能會有比較大的差異,但是,大道至簡,從這些論文中主要是學習計量方法的合理應用和研究設計的思想。


論文班課程大綱:

Stata论文201907.png


優惠信息:

1. 无论报初级班还是高级班,缴费成功后都享受如下优惠:

√ (a) 赠送与所报课程同等级的Stata视频教程。即报初级班送初级班视频,报高级班送高级班视频,报全程送【初级+高级+论文攻略】视频;

√ (b) 5折优惠购买未赠送的其他专题的Stata视频;

2. 现场班老学员9折优惠;

3. 连老师之前的Stata现场班学员可以8折优惠参加;

4. 同一单位三人以上同时报名9折优惠;

5.同一單位六人以上同時報名8折優惠;

6. 购买过连老师全套Stata视频的学员可以9折优惠参加;

7. 优惠2, 3, 4, 5, 6不叠加。

8. 组合优惠与折扣优惠不叠加。

PS:根據繳費順序安排現場座位。


報名流程:

1. 點擊對應課程報名鏈接,網上提交報名信息;

2. 电话确认,订单缴费;

3. 缴费确认,开课前一周发送软件准备,电子版講义;
4. 现场领取发票及邀请函。

PS:如報名兩個班級請提交報名信息後聯系QQ:28819897142881989714修改價格~


聯系方式:

魏老師

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陳信研究員 2018-1-3 09:08:32
很不錯,感謝分享
chengganglee 2018-1-3 09:17:00
支持一下!
weinamaleny 2018-1-3 09:17:47
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ccmchy 2018-1-3 09:39:56
thanks
ntf198602 2018-1-3 09:41:18
感谢樓主
auirzxp 2018-1-3 09:49:02
Crsky7 2018-1-3 09:50:22
Stata網絡資源和優質圖書精選彙總
karst 2018-1-3 10:00:40
謝謝老板
天請 2018-1-3 10:21:22
感谢樓主的分享
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