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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

13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

23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

33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?

43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

BootstrapJackknife及稳健性标准误的获取

估计结果的呈现和分析

53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)

63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)

73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BootstrapHausman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)

83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

13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

23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 (IRF)

方差分解 (FEVD)

33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 SFA

应用范例(介绍3篇论文)

43小时)

随机边界分析II

面板SFA模型(Panel Data SFA

    Greene (2005), True Fixed Effect (TFE-SFA) 模型

    Wang and Ho (2010), Scaling Property (SP-SFA) 模型

双边SFA模型(Two-tier SFA

范例:卢洪友连玉君卢盛峰 (2011). 中国医疗服务市场中的信息不对称程度测算经济研究, (4): 94-106.

53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

63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

73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

83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, Journal of Financial Economics, 79 (3): 469-506.

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。

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