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【7月3日至5日】Stata数据统计分析及模型应用核心技术与应用培训

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STATA软件是一款国际上非常流行的优秀的统计软件。STATA强大的统计与计量分析功能、精致的绘图、简单易行的窗口操作、简练便捷的编程、强大的MATA矩阵运算、丰富的网络资源等功能使其成为世界上用户最多的软件之一,被高度评价为“数据分析的操作系统”,而不简单是一款“数据分析软件”。STATA是众多研究机构和公司在数据分析中的首选软件,并被很多国家和国际组织指定为官方使用软件。STATA不仅可以实现诸多的统计分析方法,如单元统计、多元统计等内容;还包括了许多经典和前沿的计量模型,如单方程回归模型、离散选择模型、分位数回归、时间序列分析、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和自举法等。


主讲教师

王群勇,经济学博士,南开大学数量经济研究所教授、博士生导师,天津市数量经济学会秘书长。美国堪萨斯大学经济系访问学者。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社科项目、天津市科技计划支撑项目等多项研究课题。在《China Economic Review》、《Stata Journal》等SSCI期刊发表多篇学术论文,并担任期刊的匿名审稿人。曾获得国家统计局统计科学研究优秀成果奖、天津市科技进步奖等多项荣誉。


培训对象

从事金融、计算机、数据挖掘、经济、计量经济数据分析、机器学习、农业、林业、医药与医学、环境、能源、电力、软件等行业相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员,以及Stata软件广大爱好者。



主题

培训内容

第一部分

 

Stata概述

1.Stata软件的一些技术参数; 2.STATA概述; 3.log文件;4.执行指令的几种方式;5.打开和保存Stata文件;6.浏览资料; 7.   Stata语法(变量;时间变量;样本区间;权重;选项;前缀);

8. 因子变量:虚拟变量、双重差分法;9. 注意事项。

Stata对模型的处理

1. 模型估计(线性回归模型和非线性回归模型);2. 参数检验(线性约束、非线性约束、似然比检验、Hausman检验);3. 模型的线性预测、非线性预测;4. 边际效应分析;5. 稳健推断与自举标准差;6. 结果输出到Word、Excel、LaTeX。

* 案例详解及应用

第二部分

线性回归

模型

1. 变量分布特征的考察:(1)直方图、核密度图、条形图、盒形图;(2)正态性检验、正态性变换。

2. 线性模型:(1)为何需要大样本理论;(2)统计量的大样本性质与假设。

3. 内生性问题:(1)工具变量估计、两阶段最小二乘法、广义矩估计、控制函数法;(2)内生性检验、过度识别约束检验)、弱工具变量检验。

* 案例详解及应用

面板模型

1.Stata对面板数据的处理与定义。

2.静态面板模型:(1)固定效应模型、随机效应模型;(2)时间效应、模型的筛选和常见问题;(3)异方差、序列相关和截面相关;(4)内生性问题与IV-GMM估计;(5)面板随机系数模型;(6)面板随机边界分析;

3.动态面板模型;

4.面板数据的平稳性问题:(1)面板单位根检验;(2)面板协整分析。

* 案例详解及应用

第三部分

Stata编程

1.Stata程序简介;2.局部宏与全局宏;3标量简介;4.循环结构;5.常用的编程技巧;6.Stata程序包的完整编写过程;7.矩阵简介;8.使用Stata命令的结果

* 应用案例与详解:分位数回归等

极大似然估计

1.最大似然估计法的定义2.线性回归模型的最大似然估计3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估计的数值解

6.最大似然估计函数7.信息矩阵与无偏估计的最小方差8.最大似然法的大样本性质

9.最大似然估计量渐近协方差矩阵10.三类渐近等价的统计检验11.对正态分布假设的检验

* 应用案例与详解:异方差问题的极大似然估计等

受限因变量模型

1. 二项响应模型:(1)Probit、Logit模型;(2)内生性情况下的二项响应模型。

2. 角点解响应模型:(1)Tobit模型、Two-part   Hurdle模型;(2)内生情况的处理。

3. 计数数据模型:(1)泊松回归、负二项回归模型;(2)内生情况的处理。

* 应用案例与详解

样本选择

1. 缺失值对估计结果的影响;2.截断模型;

3. Heckman两步法、控制函数法。

* 应用案例与详解

第四部分

反事实分析与政策评估

1.处理效应:(1)反事实分析与选择偏差;(2)回归调整法(3)倾向得分法;(4)匹配法 。

2.断点回归、模糊断点回归、双重差分法。

* 应用案例与详解

空间计量分析

1. 常见的空间计量模型;2. 如何绘制空间分布图(地图文件的转换;空间分布图);

3. 空间回归模型;(1)空间权数矩阵;(2)空间滞后模型;(3)空间误差模型;(4)SARAR模型;

* 应用案例与详解:经济增长的收敛分析

第五部分

分数数据与久期数据

1.生存函数、风险函数;比例风险模型;Cox回归模型。

2.分数Probit、分数Logit回归模型。

* 应用案例与详解

半参数分析与贝叶斯分析

1. 半参数分析:部分线性模型;单指数模型。

2. 贝叶斯分析:MCMC方法;线性模型的贝叶斯估计;非线性模型的贝叶斯估计。

* 应用案例与详解

 

学习时间:2017年7月3-5日(三天)

学习地点:北京

学习费用:学费及资料费3900元/人,全日制学生凭学生证3600元/人;二人或二人以上报名3600元/人;以上优惠不叠加。

课程结束后颁发工业与信息化部《Stata数据分析与应用》高级职业技术水平证书,请准备1张2寸照片。该证书可作为岗位聘用、任职、定级、晋升


本课程针对学校和科研机构提供内训服务,具体费用根据培训需求,人数、天数等综合制定。

报名方式

1、请登陆中国科学软件网www.sciencesoftware.com.cn,培训--收费培训 在线报名;

2、请登陆科学软件学习网www.ssstudy.com  培训及服务--专家培训 在线报名;

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