Stata论文攻略和高阶应用
(2013-12-04 21:23:57)分类: Thesis |
1.Stata论文攻略
专题名称 |
授课内容 |
第1讲(3小时) Stata简介和数据处理 |
数据的导入和导出 数据的横向合并和纵向追加 执行指令和基本统计分析 do文件和log文件的使用 帮助文件的使用和外部命令的获取 重复样本值、缺漏值和离群值的处理 文字变量的处理 |
第2讲(3小时) Stata程序 |
局域暂元和全局暂元(local, global) 控制语句(条件语句、循环语句) Stata中的各类函数 分组回归分析 范例:盈余管理程度的估算、现金持有调整系数的估算 |
第3讲(3小时) 实证分析的研究设计 |
计量基本知识回顾 研究设计的基本思路和常见模式 如何呈现和分析结果? 何谓稳健性检验? 如何提炼你的研究贡献和结论? |
第4讲(3小时) 模型的设定和解释 |
线性回归模型回顾(OLS) 虚拟变量和交乘项的使用及解释 R2分解和贡献度分析 分组回归和组间系数差异检验 Bootstrap、Jackknife及稳健性标准误的获取 估计结果的呈现和分析 |
第5讲(3小时) Logit模型 |
Logit模型简介 模型设定和估计方法 结果的解释 多元Logit模型(Multinomial Logit) 应用实例(介绍3篇论文) |
第6讲(3小时) 内生性问题及估计方法 |
工具变量法(IV)和广义矩估计法(GMM)简介 倍分法(Difference in Difference) 处理效应模型(Treatment Effect Model) 应用实例(介绍3篇论文) |
第7讲(3小时) 静态面板数据模型 |
静态面板模型:固定效应和随机效应 基于Bootstrap的Hausman检验 异方差和序列相关(Bootstrap稳健型标准误的获取) 包含内生变量的固定效应模型 实证分析中的常见问题 应用实例(介绍3篇论文) |
第8讲(3小时) 动态面板数据模型 |
一阶差分GMM估计量(FD-GMM) 序列相关检验和过度识别检验(Sargan检验) 应用实例(介绍3篇论文) |
2.Stata高阶应用
专题名称 |
授课内容 |
第1讲(3小时) 面板门槛和面板联立方程 |
面板门槛模型(Panel Threshold Model) 面板联立方程组模型(Panel Simultaneous Equations Model) |
第2讲(3小时) 面板VAR模型 |
VAR模型简介 面板VAR模型简介
冲击反应函数
方差分解 |
第3讲(3小时) 随机边界分析I |
传统的SFA模型(Traditional SFA) SFA的模型设定和估计方法
异质性SFA模型(Heterogeneity 应用范例(介绍3篇论文) |
第4讲(3小时) 随机边界分析II |
面板SFA模型(Panel Data SFA)
双边SFA模型(Two-tier SFA) 范例:卢洪友, |
第5讲(3小时) 内生性专题I |
Heckman选择模型(Heckman Selection Models) 处理效应模型模型(Treatment Effect Models) 多元处理效应模型(Multinomial Treatment Effects Models) |
第6讲(3小时) 内生性专题II |
倾向得分匹配分析(Propensity Score Matching, PSM) 断点回归(Regression Discontinuity Designs, RDD) |
第7讲(3小时) 自抽样和蒙特卡洛模拟 |
Bootstrap的原理和Stata实现 Bootstrap组间系数差异检验 Bootstrap获取复杂统计量的临界值 Monte Carlo的基本原理 Monte Carlo应用实例:内生性偏误的后果 |
第8讲(3小时) 论文写作与研究设计 |
EndNote软件和Google Scholar的配合使用 一篇经典论文的Stata实现过程:Flannery, M.
J., K. P. Rangan, 2006, Partial adjustment toward target capital
structures, 该文对于衡量偏误、模型设定偏误等棘手问题的处理很巧妙,稳健性检验和整体的研究设计都非常值得借鉴。 |