课程概况
时间： 2019年4月25-4月28日（周四-周日，共四天）
上午9:00至12:00; 下午2:00至5:00; 答疑5:00至5:30
地点： 广州
讲师介绍：
经济学博士，南开大学经济学院数量经济研究所教授，博士生导师，天津社会科学院兼职研究员，天津市数量经济学会秘书长。著有STATA系列丛书，其中已出版《STATA使用指南与应用案例》和《STATA在统计与计量分析中的应用 》，该书在STATA教学中得到广泛好评；在《经济学动态》、《当代经济科学》、《中国经济问题》等CSSCI期刊上发表专业学术论文近20篇，曾多次获得南开大学优秀科研成果奖。主持或参与国家自然科学基金项目《面板数据的计量经济分析》、国家社会科 学基金项目《非经典计量经济学理论方法研究》、教育部社科项目《海外上市、信息流动与价格发现》、韩国高教财团-亚洲研究中心项目《计量经济模型的稳定性研究》等多项国家级和省部级课题。在多年的实践教学和科研过程中积累了丰富的经验，并多次获得南开大学优秀教学教师奖和优秀科研成果奖。
·报名方式
请填写表格后于4月15日前，发送“报名回执表 支付截图”至邮箱：Marketing@uone-tech.cn或传真至（010）56451128，邮件或传真主题为：“Stata20190425广州 姓名 单位”。
·费用 （含报名费、材料费），差旅及食宿费自理：
o全价：4800元/人（预报名直减100元，2019年3月31日截止）
o友万用户9.0折：4320元/人
o学生价8.5折：4080元/人
o团报价（三人以及上8.5折）：4080元/人
o团报价（五人及以上8.0折）：3840元/人
注:
o以上所有优惠不叠加。
o以上费用均含报名费、材料费，差旅及食宿费用自理
·联系方式：
o电话 (微信同号)：18612990364王老师；18600528290陈老师
课程大纲先睹为快：
第一天：微观数据处理与计量方法 | |
案例1：相貌与家庭决策权：基于中国家庭跟踪调查数据（CFPS）的研究 案例2：文化融合与政治参与：基于中国综合社会调查数据（CGSS）的研究 | |
第一讲 微观数据Stata处理 | 1.变量和观测值的操作（查找、排序、编码等） 2.缺失值的处理 3.异常值、重复值的检查与处理 4.多个数据文件的合并 5.其他常见数据问题的检查与处理 |
第二讲 计量分析方法 | 1.描述统计分析 2.回归分析（线性回归，稳健回归） 3.内生性与工具变量法 4.处理效应（倾向得分法、匹配法等） 5.输出分析结果到Word文件 |
第二天：空间计量经济模型 | |
案例1：中国旅游协调发展的空间溢出效应 案例2：房价与犯罪率 案例3：烟草需求的地区溢出效应 案例4：军事支出的邻居效应 | |
第三讲 空间计量经济模型 | 1.定义空间权数矩阵（相邻矩阵，距离矩阵，俱乐部形式，政治距离，经济距离等） 2.定义空间数据 3.空间分布图 4.空间计量模型（空间滞后模型，空间误差模型，SLX模型 , SAC模型, 空间Durbin模型, 空间Durbin误差模型） 5.空间效应的Moran检验 6.空间权数矩阵的选择 7.空间面板模型（固定效应和随机效应） |
第三天：非参数方法和模拟方法 | |
案例1：非参数回归 案例2：部分线性模型 案例3：分位数回归 案例4：效率分析 | |
第四讲 非参数和模拟方法 | 1.核密度估计 2.非参数回归 3.部分线性回归模型 4.分位数回归 5.蒙特卡洛模拟 |
第四天：结构方程模型（SEM） | |
案例1：自我认知与经济结果（self-esteem and economic outcome） 案例2：组织创新气氛的验证因子分析 案例3：媒体影响与经济行为 案例4：自我效能与学业表现 | |
第五讲 结构方程模型 | 1.验证性因子分析（拟合评估） 2.路径分析（中介效应，调和效应，直接效应，间接效应） 3.潜变量结构方程模型 4.多样本结构方程模型（恒等性质检验） |
课程详情
第1讲微观数据Stata处理
·专题案例：
o相貌与家庭决策权：基于中国家庭跟踪调查数据（CFPS）的研究
中国家庭追踪调查（CFPS）是一项全国性、综合性的社会追踪调查项目，旨在通过追踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁。
·专题详情：
CFPS和CGSS为学术研究、教学研讨和公共政策分析提供了数据基础，那么如何使用Stata来处理和分析这类常用数据呢？
本节课程内容将对如何使用Stata操作来分析和处理微观数据展开深入的探讨，包括如何操作变量和观测值（查找、排序、编码等），如何处理缺失值、如何进行异常值、重复值的检查与处理，多个数据文件如何进行合并，以及其他常见数据问题的检查与处理等。
Stata 变量操作知识点:重命名: rename，标签: label var, label value，生成新变量: gen, egen，重新编码: recode，数据操作，排序: sort，转换: reshape，统计指标: collapse，文件操作，合并: merge, append, joinby，Stata 函数: 数学、统计、日期、字符等。
第2讲计量分析方法
·专题案例：
o文化融合与政治参与：基于中国综合社会调查数据（CGSS）的研究
中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）始于 2003 年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS 系统全面地收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势，探讨具有重大科学和现实意义的议题。目前，CGSS 数据已成为研究中国社会最主要的数据来源，广泛地应用于科研、教学、政府决策之中。
·专题详情：
o回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归分析是建模和分析数据的重要工具。本节内容不仅涉及到回归分析，内生性也是本节重点讨论的内容，工具变量（IV）估计是处理内生性问题的基本方法，在经济学实证研究中有着极为广泛的应用。除此之外本节还将讲解处理效应（倾向得分法、匹配法等）和输出分析结果到Word文件等。
第3讲空间计量经济模型
·专题案例
o案例1：中国旅游协调发展的空间溢出效应
o案例2：房价与犯罪率
o案例3：烟草需求的地区溢出效应
o案例4：军事支出的邻居效应
·专题详情
o空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）结构分析。
o空间数据分析和建模技巧与GIS的结合，现已广泛应用于经济政策分析中，尤其是实产和房地产经济 [Anselin (1998a), Can(1998)], 环境和资源经济[Bockstael (1996), Geoghegan, Wainger and Bockstael (1997)], 发展经济[Nelson and Gray (1997)].当面临空间自相关时，标准的计量分析技巧通常会失效，而这种情形经常在地理或横截面数据集中出现，这也是空间计量得以迅速发展的原因之一。
oStata 15 有了相对完整的空间计量经济学模块，使得基于 Stata 进行空间计量的应用研究更为方便。
o此次课程将结合三大领域的经典案例数据，详细介绍如何定义空间权数矩阵、如何定义空间数据、生成空间分布图，重点介绍空间计量模型和空间面板模型（固定效应和随机效应）的应用，包括空间滞后模型，空间误差模型，SLX模型 , SAC模型, 空间Durbin模型, 空间Durbin误差模型等。此外，王老师还将对介绍几种常用方法，如空间效应的Moran检验、空间权数矩阵的选择等，做到原理介绍和软件实现并重。
第4讲非参数和模拟方法
·专题案例
o案例1：非参数回归
o案例2：部分线性模型
o案例3：分位数回归
o案例4：效率分析
·专题详情
o非参数估计又称为非参数检验，是指在不考虑原总体分布或者不作关于参数假定的前提下，直接用已知类别的学习样本的先验知识直接进行统计检验和判断分析的一系列方法的总称。非参数估计(nonparametric estimation)是相对于参数估计来说的一类估计方法。 在非参数估计中，对基本分布不做假定，主要利用随机抽样本身的信息来对估计量的优劣作出判断，最大得分估计量方法就是一种非参数估计方法；这一讲里主要介绍的内容包括核密度估计、非参数回归、部分线性回归模型、分位数回归和蒙特卡洛模拟。
第5讲结构方程模型
·专题案例
o案例1：自我认知与经济结果（self-esteem and economic outcome）
o案例2：组织创新气氛的验证因子分析
o案例3：媒体影响与经济行为
o案例4：自我效能与学业表现
·专题详情
结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，是多元数据分析的重要工具。与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，可以通过提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
结构方程模型（SEM）用以构建不开观测的潜变量、评估测量质量、估计潜变量之间 关系。结构方程模型起源于因子分析 (Spearman, 1904; Tucker, 1955)和路径分析(或联立模型) (Wright,1918, 1921, 1934)，它将测量方法(因子分析)和结构方法(路径分析)综合起来 (J€oreskog, 1967, 1969, 1973; Keesling, 1972; Wiley, 1973).
本节内容包括：
o探索性因子分析（拟合评估）：探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。
o路径分析（直接效应，间接效应）
o潜变量结构方程模型
o多样本结构方程模型（恒等性质检验）
·温馨提示：按预报名顺序排座位
北京友万信息科技有限公司，简称：友万科技。英文全称：Beijing Uone Info&Tech Co.,Ltd，( Uone-Tech )是中国大陆领先的教育和科学软件分销商，已在中国300多所高校建立了可靠的分销渠道。拥有最成功的教学资源和数据管理专家。同时作为Stata软件在中国大陆的授权商业合作伙伴，希望能给Stata中国用户提供更多服务与支持，并帮助中国用户建立完善的软件售后服务体系。初冬来临，伴手礼相送陪您暖意浓浓，凡于本季度（时间2019年1月份-3月份）购买软件的新老客户都可以参加买软件送Stata水杯活动。另外凡采购一套以上者，就可以享受折上折优惠。Stata15新版本和中文版本已经发布,如需申请新版本软件采购及老版本更新升级请联系我们，感谢您的支持与关注。联系方式：徐经理Tel/WeChat: 18610597626 Email: crystal@uone-tech.cn。
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