【原】疫情期計(jì)量課程免費(fèi)開放！面板數(shù)據(jù), 因果推斷, 時(shí)間序列分析與Stata應(yīng)用

計(jì)量經(jīng)濟(jì)圈 2020-06-04

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所有計(jì)量經(jīng)濟(jì)圈方法論叢的code程序, 宏微觀數(shù)據(jù)庫和各種軟件都放在社群里.歡迎到計(jì)量經(jīng)濟(jì)圈社群交流訪問.

2月18，咱們引薦了“CSMAR所有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品均可免費(fèi)下載！”，受到金融財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域?qū)W者的歡迎。金融領(lǐng)域三大中文數(shù)據(jù)庫, CSMAR, CCER, Wind和CNRDS，2月29日就會(huì)停止免費(fèi)服務(wù)，因此要使用這一數(shù)據(jù)庫的學(xué)者得加快進(jìn)度了。2月19日，咱們又引薦了“疫情期EPS數(shù)據(jù)庫向全社會(huì)免費(fèi)開放！附細(xì)致使用指南！”，受到海內(nèi)外經(jīng)管學(xué)者的一致好評(píng)，其工作人員發(fā)送了EPS最新版本使用手冊(cè)（放在了文章后面）。

光有數(shù)據(jù)不行，上面這些數(shù)據(jù)庫需要結(jié)合計(jì)量方法和計(jì)量軟件，才能做出一篇漂亮的實(shí)證論文?；诖?，咱們?cè)俅我]三門結(jié)合Stata軟件講解面板數(shù)據(jù)，因果推斷，時(shí)間序列等前沿計(jì)量知識(shí)的公開課。這三門課程非常值得學(xué)習(xí)，有一門課程還是咱們?nèi)河验_設(shè)的，建議各位學(xué)者在開課日期前先行瀏覽一下syllabus。可以說，這次機(jī)會(huì)很難得，因此希望各位學(xué)者好好把握它，在疫情期系統(tǒng)學(xué)習(xí)三門課程，希望不再錯(cuò)過這次免費(fèi)實(shí)務(wù)課程了。

1. 面板數(shù)據(jù)分析與Stata應(yīng)用

開課時(shí)間： 2020年03月02日 ~ 2020年05月10日

本課程將基于Stata軟件講授在學(xué)術(shù)研究過程中非常實(shí)用的面板數(shù)據(jù)前沿分析方法，具體內(nèi)容包括：（1）短面板數(shù)據(jù)分析；（2）長面板數(shù)據(jù)分析；（3）機(jī)制識(shí)別方法；（4）內(nèi)生性與工具變量法；（5）動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型；（6）門限面板模型；（7）雙重差分模型；（8）合成控制法；（9）斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)。

課程概述

面板數(shù)據(jù)分析相比于截面數(shù)據(jù)分析與時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析具有很多的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于國內(nèi)權(quán)威期刊論文和國際頂級(jí)期刊論文中。本課程不僅講授在學(xué)術(shù)研究過程中非常實(shí)用的面板數(shù)據(jù)前沿分析方法的理論，而且還結(jié)合實(shí)例講授這些方法在Stata軟件中的實(shí)現(xiàn)程序以及應(yīng)用時(shí)應(yīng)注意的若干事項(xiàng)。為更好的幫助選課學(xué)生應(yīng)用這些方法，本課程還提供若干篇重要論文，供其撰寫經(jīng)驗(yàn)研究論文時(shí)參考。

本課程主要培養(yǎng)選課學(xué)生以下兩方面的能力：1.能讀懂國內(nèi)外權(quán)威期刊（如中國社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)研究、管理世界、American Economic Review等）上用面板數(shù)據(jù)分析方法做的經(jīng)驗(yàn)研究論文；2.理解應(yīng)用前景非常廣泛的面板數(shù)據(jù)分析方法的理論并掌握其在Stata中的實(shí)現(xiàn)程序，進(jìn)而提高其實(shí)證分析能力和經(jīng)驗(yàn)研究論文的寫作水平。

直接看課程大綱

01 短面板數(shù)據(jù)分析

理解短面板數(shù)據(jù)分析方法并掌握其Stata操作的基本程序。

1.1短面板數(shù)據(jù)分析理論部分

1.1.1面板數(shù)據(jù)與模型

1.1.2 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)及標(biāo)準(zhǔn)誤的修正

1.2 短面板數(shù)據(jù)分析操作部分

1.2.1 短面板數(shù)據(jù)分析的基本程序1

1.2.2 短面板數(shù)據(jù)分析的基本程序2

1.2.3 短面板數(shù)據(jù)分析的基本程序3

1.2.4 短面板數(shù)據(jù)分析的基本程序4

02 長面板數(shù)據(jù)分析與機(jī)制識(shí)別方法

理解長面板數(shù)據(jù)分析與機(jī)制識(shí)別方法并掌握其Stata操作的基本程序。

2.1 長面板數(shù)據(jù)分析理論部分

2.1.1 引言與三大命令

2.2 長面板數(shù)據(jù)分析操作部分

2.2.1 香煙需求函數(shù)估計(jì)與三大問題檢驗(yàn)

2.2.2 結(jié)果報(bào)告、比較與輸出

2.3 機(jī)制識(shí)別方法

2.3.1 聯(lián)立方程方法

2.3.2 Acemoglu et al. (2003)方法

03 內(nèi)生性與工具變量法

理解內(nèi)生性與工具變量法并掌握工具變量法Stata操作的基本程序。

3.1 內(nèi)生性與工具變量法理論部分

3.1.1 內(nèi)生性問題及解決方法1

3.1.2 內(nèi)生性問題及解決方法2

3.1.3 工具變量的三大檢驗(yàn)1

3.1.4 工具變量的三大檢驗(yàn)2

3.2 內(nèi)生性與工具變量法操作部分

3.2.1 工具變量法的基本程序1

3.2.2 工具變量法的基本程序2

04 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

理解動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型并掌握其Stata操作的基本程序。

4.1動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型理論部分

4.1.1引言與動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)

4.1.2 DIF-GMM與SYS-GMM

4.2動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型操作部分

4.2.1 常規(guī)方法的估計(jì)與分析

4.2.2 DIF-GMM估計(jì)1

4.2.3 DIF-GMM估計(jì)2

4.2.4 SYS-GMM估計(jì)

4.2.5 xtbcfe命令介紹

4.2.6 xtbcfe命令的估計(jì)和分析

05 面板門限模型

理解面板門限模型并掌握其Stata操作的基本程序。

5.1 面板門限模型理論部分

5.1.1引言、面板單門限模型的設(shè)定與估計(jì)

5.1.2 面板單門限模型的兩大檢驗(yàn)與面板雙門限模型的估計(jì)、檢驗(yàn)

5.2 面板門限模型操作部分

5.2.1 xthreg命令介紹

5.2.2 面板單門限模型的實(shí)現(xiàn)與檢驗(yàn)

5.2.3 面板多門限模型的實(shí)現(xiàn)與檢驗(yàn)

06 雙重差分模型

理解雙重差分模型并掌握其Stata操作的基本程序。

6.1 雙重差分模型理論部分

6.1.1 雙重差分模型的介紹1

6.1.2雙重差分模型的介紹2

6.1.3雙重差分模型的介紹3

6.1.4做DID需要注意的若干問題

6.2 雙重差分模型操作部分

6.2.1雙重差分模型的Stata操作1

6.2.2雙重差分模型的Stata操作2

07 合成控制法

理解合成控制法并掌握其Stata操作的基本程序。

7.1 合成控制法理論部分

7.1.1 合成控制法的基本思想

7.1.2 構(gòu)造合成控制的具體方法

7.2 合成控制法操作部分

7.2.1 合成控制法的synth命令

7.2.2 合成控制法的Stata操作

7.2.3合成控制法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)及注意事項(xiàng)

08 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)

理解斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)并掌握其Stata操作的基本程序。

8.1 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)理論部分

8.1.1 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)理論

8.2 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)操作部分

8.2.1 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的Stata操作1

8.2.2 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)的Stata操作2

主講老師：方紅生，教授，博士生導(dǎo)師,浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長。主要研究領(lǐng)域：中國公共經(jīng)濟(jì)問題。在中文權(quán)威期刊和英文著名SSCI期刊上發(fā)表12篇學(xué)術(shù)論文。主持國家社科重點(diǎn)項(xiàng)目等國家項(xiàng)目3項(xiàng)、省部級(jí)項(xiàng)目6項(xiàng)。獲2018年高等教育國家級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)，省部級(jí)獎(jiǎng)3項(xiàng)和浙江大學(xué)優(yōu)質(zhì)教學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。教育部新一屆（2018-2022）財(cái)政學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員。

長按以上二維碼，學(xué)習(xí)課程

2. 財(cái)稅計(jì)量方法與應(yīng)用及Stata操作

(注：07章-16章重點(diǎn)學(xué)習(xí))

開課時(shí)間： 2020年02月21日 ~ 2020年05月31日

相比而言，《財(cái)稅計(jì)量方法與應(yīng)用》這門課最大的特色就在于，我們會(huì)緊緊圍繞著財(cái)稅案例展開知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)。比如說，我們會(huì)用面板數(shù)據(jù)（panel data）對(duì)財(cái)政收入，財(cái)政支出，地方政府債務(wù)，社會(huì)保障收入和支出，收入分配以及當(dāng)前的減稅降費(fèi)等問題進(jìn)行分析；我們可以用工具變量法（IV）和兩階段最小二乘法（2SLS）來處理財(cái)稅研究當(dāng)中出現(xiàn)的內(nèi)生性問題；我們用雙重差分法（DID），斷點(diǎn)回歸方法（RD），合成控制法（SCM），傾向值匹配得分法（PSM）等方法對(duì)財(cái)稅政策的因果效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估；用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)對(duì)財(cái)政支出的效率等方面進(jìn)行評(píng)估。同學(xué)們會(huì)發(fā)現(xiàn)，以上諸多方法都是針對(duì)某一類型的財(cái)稅問題來進(jìn)行學(xué)習(xí)的，是問題導(dǎo)向性的學(xué)習(xí)，而不是方法論本身的灌輸。針對(duì)具體的財(cái)稅問題，我們來學(xué)習(xí)具體的方法，問題導(dǎo)向、應(yīng)用導(dǎo)向，是本課程最大的特色。

課程將重點(diǎn)介紹當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論及前沿方法，并在講解的過程中注意聯(lián)系財(cái)政學(xué)、稅收學(xué)的一般理論與學(xué)科研究前沿，引導(dǎo)學(xué)生利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法探索財(cái)稅問題，同時(shí)課程將注重學(xué)生的實(shí)際操作能力，通過上機(jī)操作直接強(qiáng)化學(xué)生的科研技能，掌握有關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論框架，并熟悉和掌握相應(yīng)的軟件操作，對(duì)財(cái)稅有一個(gè)全新的認(rèn)識(shí)。

直接看課程大綱

(注：07章-16章重點(diǎn)學(xué)習(xí))

01 一元線性回歸

1.1 一元線性回歸

1.2 OLS估計(jì)量的推導(dǎo)

1.3 OLS的正交性

1.4 平方和分解公式與擬合優(yōu)度

02 Stata應(yīng)用簡介

2.1 Stata應(yīng)用簡介（一）

2.2 Stata應(yīng)用簡介（二）

03 多元線性回歸

3.1 高斯-馬爾可夫定理

3.2 多元線性回歸模型OLS估計(jì)量的推導(dǎo)

3.3 方差估計(jì)

3.4 單個(gè)系數(shù)的t檢驗(yàn)

3.5 對(duì)線性假設(shè)的F檢驗(yàn)

3.6 Stata演示：多元線性回歸

04 異方差

4.1 異方差（一）

4.2 異方差（二）

05 自相關(guān)

5.1 自相關(guān)（一）

5.2 自相關(guān)（二）

06 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題

6.1 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題（一）

6.2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題（二）

6.3 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題（三）

07 時(shí)間序列分析

7.1 時(shí)間序列分析（一）

7.2 時(shí)間序列分析（二）

08 面板數(shù)據(jù)模型

8.1 固定效應(yīng)模型的估計(jì)方法

8.2 隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)方法及豪斯曼檢驗(yàn)

8.3 面板數(shù)據(jù)模型的Stata命令及實(shí)例

09 工具變量法

9.1 IV和2SLS（一）

9.2 IV和2SLS（二）

9.3 IV和2SLS（三）

10 極大似然法

10.1 極大似然法

11 受限因變量

11.1 受限因變量（一）

11.2 受限因變量（二）

11.3 受限因變量（三）

11.4 受限因變量（四）

12 雙重差分模型

12.1 雙重差分預(yù)備知識(shí)

12.2 雙重差分基礎(chǔ)知識(shí)

12.3 雙重差分拓展知識(shí)

12.4 雙重差分Stata應(yīng)用

13 傾向值得分匹配法

13.1 傾向值得分匹配法PSM

13.2 依可觀測變量選擇的PSM

13.3 PSM的Stata操作與應(yīng)用

14 斷點(diǎn)回歸

14.1 斷點(diǎn)回歸法原理

14.2 斷點(diǎn)回歸法的Stata操作實(shí)例

15 合成控制法

15.1 合成控制法的基本思想

15.2 合成控制法的理論基礎(chǔ)

15.3 回歸控制法

16 生產(chǎn)率前沿分析

16.1 隨機(jī)前沿分析

16.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（一）

16.3 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（二）

主講老師：魯元平等（也是咱們社群群友），中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院副教授，收入分配研究中心研究員，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)樨?cái)政理論和財(cái)政政策、收入分配、社會(huì)保障政策評(píng)估、財(cái)稅計(jì)量以及幸福經(jīng)濟(jì)學(xué)。研究成果見諸于《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》、《金融研究》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》、以及《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》等國內(nèi)權(quán)威期刊，，主持國家自然科學(xué)基金、教育部人文社科基金、湖北省社科基金等多項(xiàng)省部級(jí)課題。

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3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論及Stata操作

(注：09章-15章重點(diǎn)學(xué)習(xí))

開課時(shí)間： 2020年02月24日 ~ 2020年06月30日

本課程是一門計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)入門課程。學(xué)生經(jīng)過理論知識(shí)模塊、實(shí)證研究模塊和上機(jī)操作模塊的錘煉，將掌握使用橫截面數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模和分析的理論基礎(chǔ)和操作技巧。本課程的特色是： 1. 深入淺出，體系完整，可以靈活選擇模塊學(xué)習(xí)； 2. 理論推導(dǎo)嚴(yán)謹(jǐn)，實(shí)際操作具體； 3. 使用Stata軟件。

直接看課程大綱

(注：09章-15章重點(diǎn)學(xué)習(xí))

01 引言

理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義和內(nèi)涵，掌握因果關(guān)系等基本概念，學(xué)會(huì)橫截面數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和區(qū)別，掌握對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析的技巧。

1.1 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

1.1.1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義

1.1.2 相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系

1.2 數(shù)據(jù)分類：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)/橫截面，時(shí)間序列與面板數(shù)據(jù)

1.3 數(shù)據(jù)初步分析

02 一元回歸方程的估計(jì)及分布理論

本章將為學(xué)生理解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的估計(jì)和抽樣分布的基本思想和方法打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。學(xué)生將掌握一元回歸方程的基本形式與假設(shè)，理解并運(yùn)用普通最小二乘和矩估計(jì)兩種估計(jì)方法，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)；學(xué)會(huì)推導(dǎo)估計(jì)量的期望，方差，分布等性質(zhì)。

2.1 簡單回歸模型的形式及基本術(shù)語

2.2 一元回歸方程的估計(jì)

2.2.1 OLS方法

2.2.2 矩方法

2.2.3 經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)例演示：系數(shù)的解釋以及擬合值計(jì)算

2.2.4 OLS的代數(shù)性質(zhì)與幾何性質(zhì)

2.3 OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

2.3.1 OLS估計(jì)量的期望

2.3.2 OLS估計(jì)量的方差

2.3.3 OLS估計(jì)量方差的估計(jì)與抽樣分布

2.3.4 OLS估計(jì)量的大樣本性質(zhì)

2.3.5 方差分解與擬合優(yōu)度

03 一元回歸方程的檢驗(yàn)

理解一元回歸方程系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的含義。學(xué)生通過與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中關(guān)于母體均值檢驗(yàn)的對(duì)比學(xué)習(xí)，自然過渡到學(xué)會(huì)檢驗(yàn)系數(shù)顯著性的三種方法。

3.1 顯著性

3.1.1 顯著性的定義

3.1.2 系數(shù)顯著性檢驗(yàn)與母體均值檢驗(yàn)的比較

3.2 檢驗(yàn)系數(shù)顯著性的3種方法

3.2.1 檢驗(yàn)系數(shù)顯著性的3種方法：t統(tǒng)計(jì)量

3.2.2 檢驗(yàn)系數(shù)顯著性的3種方法：p值，置信區(qū)間

04 Stata入門

學(xué)生將掌握在Stata軟件中采用命令行和程序兩種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)描述，一元回歸分析和簡單數(shù)值模擬的方法。

4.1 Stata軟件的特點(diǎn)及基本界面

4.2 一元回歸方程的Stata估計(jì)

4.2.1 回歸前的基本數(shù)據(jù)分析

4.2.2 Regress命令的使用以及結(jié)果的分析

4.3 如何編寫Stata程序

4.4 簡單數(shù)值模擬

05 多元回歸模型的建立和參數(shù)估計(jì)

本章通過遺漏變量偏差引入多元回歸模型的必要性，建立多元回歸模型并解釋其含義。利用最小二乘估計(jì)方法估計(jì)未知參數(shù)，并評(píng)價(jià)樣本回歸直線的擬和效果。學(xué)生通過本章的學(xué)習(xí)，在實(shí)際問題的處理過程中需要更全面地分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象并選擇合適的變量建立模型。

5.1 多元回歸模型的建立

5.1.1遺漏變量偏差以及對(duì)應(yīng)的公式

5.1.2 多元回歸模型的表達(dá)式/參數(shù)的解釋/經(jīng)濟(jì)學(xué)含義

5.2 參數(shù)的估計(jì)和解釋

5.2.1 OLS的目標(biāo)函數(shù)/求偏導(dǎo)得到的方程

5.2.2 利用兩次回歸解釋偏效應(yīng)，得到估計(jì)量的表達(dá)式

5.3 R2與調(diào)整之后的R2的計(jì)算以及相互關(guān)系

5.4 幾個(gè)基本假設(shè)和解釋/完全多重共線性/不完全多重共線性

5.5 模型假設(shè)和估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

5.5.1 多元回歸模型最小二乘估計(jì)量的期望

5.5.2 多元回歸模型最小二乘估計(jì)量的方差

5.5.3 多元回歸模型最小二乘估計(jì)量的抽樣分布

06 多元回歸方程的分布理論及假設(shè)檢驗(yàn)

通過學(xué)習(xí)本章，掌握多元線性回歸中單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)方法和多個(gè)系數(shù)的其他假設(shè)檢驗(yàn)方法。理解不同假設(shè)條件下，比如同方差和異方差，對(duì)于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造的影響。同時(shí)，需要掌握根據(jù)實(shí)際情況理解檢驗(yàn)結(jié)果。

6.1 單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)

6.1.1 單個(gè)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)

6.1.2 單個(gè)系數(shù)的置信區(qū)間估計(jì)和系數(shù)組合檢驗(yàn)

6.2 多個(gè)系數(shù)的聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)：同方差假定下的F統(tǒng)計(jì)量構(gòu)造

6.3 OLS估計(jì)的漸進(jìn)性質(zhì)

6.4 異方差假定下的F統(tǒng)計(jì)量

6.5 多元回歸方程的Stata操作演示

07 關(guān)于變量的非線性回歸方程

通過學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)了解當(dāng)回歸模型不是關(guān)于X的線性形式時(shí)的回歸方法及回歸系數(shù)的實(shí)際意義。掌握多項(xiàng)式回歸模型，對(duì)數(shù)模型和變量的交互項(xiàng)等各種非線性回歸模型，并且會(huì)對(duì)模型中的參數(shù)估計(jì)，通過一些實(shí)例了解各種模型的使用范圍。

7.1 自變量非線性模型概述，多項(xiàng)式回歸

7.2 涉及對(duì)數(shù)變形的模型：線性對(duì)數(shù)，對(duì)數(shù)線性，雙對(duì)數(shù)模型及相關(guān)解釋

7.3 含有交互項(xiàng)的非線性回歸模型

7.4 變量非線性的計(jì)算機(jī)操作

08 定性信息與虛擬變量

掌握根據(jù)定性信息定義虛擬變量的知識(shí)，并能靈活運(yùn)用多種包含單個(gè)、多個(gè)虛擬變量以及交互項(xiàng)的方程形式，對(duì)處理效應(yīng)或政策影響進(jìn)行建模，估計(jì)與檢驗(yàn)。

8.1 帶單個(gè)或多個(gè)虛擬變量的回歸

8.1.1 虛擬變量的定義與含單個(gè)虛擬變量的回歸

8.1.2 多個(gè)組別虛擬變量，虛擬變量陷阱以及閾值效應(yīng)

8.2 帶虛擬變量交互項(xiàng)的回歸

8.2.1 涉及虛擬變量的交互作用

8.2.2 樣條回歸

8.2.3 鄒氏檢驗(yàn)

8.3 使用虛擬變量進(jìn)行政策評(píng)估與雙重差分

8.4 涉及虛擬變量的stata操作

09 內(nèi)生性與工具變量回歸

理解內(nèi)生性的含義及其后果，掌握使用工具變量的矩方法和兩步最小二乘，并掌握涉及工具變量的有關(guān)檢驗(yàn)。

9.1 內(nèi)生性的概念及后果

9.2 合格工具變量的條件

9.3 工具變量回歸

9.3.1 恰好識(shí)別情況下的工具變量回歸

9.3.2 兩階段最小二乘（2SLS）

9.3.3 OLS與2SLS的比較與Hausman檢驗(yàn)

9.4 工具變量有效性的檢驗(yàn)

9.5 工具變量回歸的Stata操作

10 平穩(wěn)線性ARMA模型

本章介紹平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型及其預(yù)測，本章內(nèi)容是時(shí)間序列分析中最基本的內(nèi)容。希望學(xué)生了解隨機(jī)過程，平穩(wěn)，自相關(guān)，偏自相關(guān)，白噪聲等基本概念，掌握MA,AR,ARMA模型的表達(dá)式和基本性質(zhì)，可以使用Box-Jenkins法進(jìn)行識(shí)別，估計(jì)和檢驗(yàn)。使用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測并對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以使用STATA完成相關(guān)操作。

10.1 基本概念和定義

10.1.1 基本概念和定義1

10.1.2 基本概念和定義2

10.2 MA模型

10.3 AR模型

10.4 ARMA模型

10.5 建立ARMA模型Box-Jenkins方法

10.5.1 建立ARMA模型Box-Jenkins方法1

10.5.2 建立ARMA模型Box-Jenkins方法2

10.6 預(yù)測

10.7 使用STATA估計(jì)ARMA模型

11 波動(dòng)率模型

金融中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常具有波動(dòng)率聚類性，通過本章的學(xué)習(xí)要求學(xué)生了解ARCH,GARCH,TGARCH,EGARCH,ARH-M這幾類模型的表達(dá)式和特點(diǎn)，可以使用ARCH-LM檢驗(yàn)判斷是否需要建立ARCH類模型，完成ARCH模型的建模和預(yù)測，可以使用STATA完成相關(guān)操作。

課時(shí)

11.1 波動(dòng)率聚類性

11.2 ARCH模型的定義

11.3 建立ARCH模型

11.4 ARCH模型預(yù)測

11.5 ARCH類模型擴(kuò)展

11.5.1 ARCH類模型擴(kuò)展1

11.5.2 ARCH類模型擴(kuò)展2

11.5.3 ARCH類模型擴(kuò)展3

11.6 使用STATA估計(jì)ARCH模型

12非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)回歸模型

經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常具有一定的趨勢，本章希望學(xué)生了解刻畫趨勢常用的兩類模型，可以正確的對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立回歸模型。要求掌握平穩(wěn)隨機(jī)過程與單位根過程的特點(diǎn)和區(qū)別，使用DF,ADF法判斷數(shù)據(jù)是否有單位根，了解偽回歸的定義和產(chǎn)生的原因，理解協(xié)整的含義，可以使用基于殘差的方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，建立誤差修正模型?？梢允褂肧TATA完成相關(guān)操作。

12.1 確定趨勢和隨機(jī)趨勢

12.1.1 確定趨勢和隨機(jī)趨勢1

12.1.2 確定趨勢和隨機(jī)趨勢2

12.2 偽回歸

12.3 單位根檢驗(yàn)

12.4 協(xié)整基本概念

12.5 誤差修正模型與協(xié)整檢驗(yàn)

12.6 使用STATA對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模

13 面板數(shù)據(jù)回歸

通過學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)了解面板數(shù)據(jù)的基本形式及具體分析方法。理解固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，并且掌握個(gè)體固定效應(yīng)的幾種處理辦法，進(jìn)一步了解具有時(shí)間固定效應(yīng)的模型的回歸方法。

13.1 面板數(shù)據(jù)回歸概述

13.1.1 面板數(shù)據(jù)的概念及其優(yōu)勢

13.1.2 面板數(shù)據(jù)回歸模型和解釋

13.2 固定效應(yīng)模型

13.2.1 “前后比較”/用差分做參數(shù)估計(jì)

13.2.2 個(gè)體中心化的方式消除固定效應(yīng)

13.2.3 加入n-1個(gè)虛擬變量的方法處理固定效應(yīng)及個(gè)體固定效應(yīng)顯著檢驗(yàn)

13.2.4 時(shí)間固定效應(yīng)的處理

13.3 固定效應(yīng)模型假設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)

13.3.1 固定效應(yīng)回歸的假設(shè)條件/序列自相關(guān)

13.3.2 群聚的標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)

13.4 隨機(jī)效應(yīng)模型

13.4.1 隨機(jī)效應(yīng)的含義/隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)

13.4.2 Hausman檢驗(yàn)

13.5 面板數(shù)據(jù)模型的Stata操作

14 二值因變量模型

通過本章學(xué)習(xí)，學(xué)生掌握二值因變量的使用范圍，以及二值因變量的三種模型：線性概率模型，Probit模型和Logit模型。對(duì)后兩種重要估計(jì)模型及模型的估計(jì)推斷方法。

14.1 線性概率模型及其優(yōu)缺點(diǎn)

14.2 Probit和Logit模型解釋

14.3 Probit和Logit模型模型的估計(jì)（MLE）

14.4 模型的推斷/擬合好壞的評(píng)價(jià)

14.5 其他的受限因變量模型：多項(xiàng)選擇模型/有序響應(yīng)模型，截?cái)鄶?shù)據(jù)/Tobit模型

14.6 二值因變量模型的Stata操作

15 如何完成一個(gè)實(shí)證項(xiàng)目

了解完成一個(gè)實(shí)證分析項(xiàng)目的全過程，并掌握過程中的每一步應(yīng)注意的關(guān)鍵點(diǎn)。

15.1 如何確定一個(gè)實(shí)證題目

15.2 實(shí)證建模

15.2.1 資料與數(shù)據(jù)的搜集和處理

15.2.2 模型的建立、估計(jì)和檢驗(yàn)

15.3 結(jié)果匯報(bào)與分析

15.3.1 如何規(guī)范地匯報(bào)與分析結(jié)果

15.3.2 用Stata生成規(guī)范表格

主講老師：陳志鴻等，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)系教授，博士生導(dǎo)師，主要研究和教學(xué)領(lǐng)域?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論及其應(yīng)用。陳教授已經(jīng)在包括《Journal of Econometrics》，《Canadian Journal of Economics》，《World Development》，《財(cái)經(jīng)研究》，《國際貿(mào)易問題》等中外學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文多篇，并主持國家自然科學(xué)基金，教育部新世紀(jì)人才等研究課題。