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高级计量经济学及Stata培训课程

 
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部份程大纲
 
01章OLS及其标准误。
着重介绍小样本与大样本OLS,以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、聚类稳健标准误、自助标准误(bootstrap standard errors)。深切理解OLS的原理与适用条件,是一切计量原理的基础。
02章Stata快速入门。
及时地介绍Stata知识,以OLS在Stata的实现作为入门,体会Stata的简单与强大。
03章二值选择模型。
被解释变量为虚拟变量的二值选择模型有着广泛的应用。包括Probit,Logit,MLE与QMLE等。
04章工具变量法。
由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在,内生性是实证研究的常见难题,而工具变量法是解决内生性的利器,包括2SLS、GMM、控制函数法(Control Function)、包含内生变量的ivprobit、异质性工具变量法(Local Average Treatment Effect)等。
05章静态面板。
面板数据由于能控制个体异质性(heterogeneity),缓解遗漏变量偏差,在实践中越来越重要。静态面板是最常见的面板,包括固定效应、随机效应、时间效应、双向固定效应等。
06章动态面板。
经济现象常具有某种惯性或部分调整,即被解释变量的滞后值出现在方程右边。动态面板也因为可自带工具变量而应用广泛。包括面板工具变量法(Panel IV)、差分GMM、水平GMM与系统GMM等。
07章门限回归(ThresholdRegression):
包括横截面与面板模型的门限回归。
08章非参数与半参数估计(Nonparametric and Semiparametric Estimations)。
非参与半参方法由于其稳健性而日益进入标准的计量工具箱,包括核密度估计、非参数回归与半参数回归等。
09章随机实验、自然实验与双重差分法(Difference-in-Differences)。
实验方法因其可信度而日益兴起,包括随机实验、第一类与第二类自然实验。双重差分法利用面板数据的优势,可克服部分内生性,是研究政策或项目处理效应(treatment effects)的主要工具。包括双重差分法、平行趋势假设、三重差分法等。
10章倾向得分匹配(PropensityScore Matching)。
基于反事实的框架,根据个体进入处理组的概率(即倾向得分)寻找较佳替身进行匹配估计,这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配、双重差分倾向得分匹配等。
11章控制变量的选择。
选择合适的控制变量是计量分析的重要步骤,而因果图方法(Causal Directed Acyclic Graph)提供了一个清晰的思考框架。
12章合成控制法(SyntheticControl Method)。
在评价某处理地区的政策效应时,将控制地区进行最优的线性组合,以构造合成控制地区进行对比,这是估计处理效应的新兴强大方法。包括合成控制法的统计推断与稳健性检验等。
13章回归控制法(RegressionControl Method)。
与合成控制法类似,但使用回归法来构造合成控制地区(Hsiao et al., 2012)。
14章断点回归(RegressionDiscontinuity Design)与拐点回归(Regression Kink Design)。
由于在断点附近存在局部随机分组,故断点回归的效力接近于随机实验,日益为研究者所青睐。包括精确断点回归、模糊断点回归、空间断点回归等。
15章分位数回归。
线性回归只是研究在给定X的情况下,Y的条件期望E(Y|X);而分位数回归则可研究在给定X的情况下,Y的整个条件分布Y|X,从而揭示更多信息。
16章分机器学习与大数据。
大数据与高维回归等机器学习(Machine Learning)方法正迅速成为经济学家的常用工具。本讲介绍Lasso, Ridge Regression, Elastic Net, Post Lasso, Double Lasso,主成分分析,因子分析等机器学习方法。
17章面板数据前沿:
交互固定效应(interactive fixed effects)将传统的双向固定效应进一步推广,因为现实经济中常存在多种冲击(shocks或factors),而不同个体对此冲击的反应不同(factor loading)。
18章空间计量经济学(Spatial Econometrics)。
传统计量经济学通常忽略横截面单位的空间分布与相互影响,而空间计量经济学则是考察空间效应、溢出效应等的重要工具。包括空间权重矩阵、空间自回归、空间误差模型与空间面板等。
 

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