章节

内容

学时

Stata简介

Stata软件的一些技术参数；STATA概貌；输入和导入数据；存储和导出数据；浏览资料；执行指令；数据预处理；log文件；do文档；结果输出到Excel、Word、LaTeX；初次使用Stata时要注意的问题

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数据处理

变量转换的技巧；分位数；重复样本值的处理；缺失值的处理；奇异值的处理；资料的合并和追加；重新组合数据；字符型变量的处理；分类变量的分析；时间序列数据的处理；面板数据的处理；数据的查验和比较。

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Stata绘图

Stata经典图形示例；Stata绘图常用技巧；复杂图形制作技巧。

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矩阵

两种Stata矩阵语言；MATA语言初步；矩阵的基本操作；矩阵的进一步说明。

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STATA编程初步

Stata程序简介；循环与控制语句；常用的编程技巧；Stata程序包的完整编写过程。

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章节

内容

学时

普通最小二乘法

简介；OLS估计；线性回归模型；估计结果的解释；假设检验；统计推断；方差分析；bootstrap抽样与估计；模型的设定和筛选；对特殊样本点的检验和处理；变截距；Chow检验；逐步回归法；多重共线性；嵌套(nested)模型与非嵌套模型；结果输出等。

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广义最小二乘法

估计方法；异方差；序列相关；似无相关模型等。

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多元统计分析

因子分析；聚类分析；生存分析与事件计数模型。

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最大似然法

MLE的基本原理；MLE的基本步骤；ml命令；暂时性变量的使用；非线性设定；Logit模型；Probit模型；初始值的设定；程序的勘误和调试；似然比检验(LR test)等。

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时间序列分析

时间序列数据的处理；ARIMA模型；VAR模型；非平稳时间序列简介；单位根检验；协整分析；GARCH模型。

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面板数据模型

静态面板模型：固定效应模型、随机效应模型；时间效应、模型的筛选和常见问题；异方差、序列相关和截面相关；多方程模型；内生性问题与IV-GMM估计；面板随机系数模型；面板随机边界分析；动态面板模型；面板单位根检验；面板协整分析。

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倾向值分析

为何和何时需要倾向值分析；倾向值匹配及相关模型；使用非参数回归的倾向值分析；选择偏差与敏感性分析

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投入产出分析与矩阵运算

投入产出分析概述；运用Stata做投入产出分析。

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结构方程模型

结构方程模型简介；经典案例讲解；模型的检验。

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空间计量分析

空间计量建模初步；空间截面回归；空间效应分解；MORAN测算；空间收敛分析方法

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