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         每期人數限3到5人。
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最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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     質量保障
 

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

 
課程大綱
   
 
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主題

培訓內容

第一部分

?

Stata概述

1.Stata軟件的一些技術參數; 2.STATA概述; 3.log文件;4.執行指令的幾種方式;5.打開和保存Stata文件;6.瀏覽資料; 7. ? Stata語法(變量;時間變量;樣本區間;權重;選項;前綴);

8.?因子變量:虛擬變量、雙重差分法;9. 注意事項。

Stata對模型的處理

1.?模型估計(線性回歸模型和非線性回歸模型);2. 參數檢驗(線性約束、非線性約束、似然比檢驗、Hausman檢驗);3. 模型的線性預測、非線性預測;4. 邊際效應分析;5. 穩健推斷與自舉標準差;6. 結果輸出到Word、Excel、LaTeX。

*?案例詳解及應用

第二部分

線性回歸

模型

1.?變量分布特征的考察:(1)直方圖、核密度圖、條形圖、盒形圖;(2)正態性檢驗、正態性變換。

2.?線性模型:(1)為何需要大樣本理論;(2)統計量的大樣本性質與假設。

3.?內生性問題:(1)工具變量估計、兩階段最小二乘法、廣義矩估計、控制函數法;(2)內生性檢驗、過度識別約束檢驗)、弱工具變量檢驗。

*?案例詳解及應用

面板模型

1.Stata對面板數據的處理與定義。

2.靜態面板模型:(1)固定效應模型、隨機效應模型;(2)時間效應、模型的篩選和常見問題;(3)異方差、序列相關和截面相關;(4)內生性問題與IV-GMM估計;(5)面板隨機系數模型;(6)面板隨機邊界分析;

3.動態面板模型;

4.面板數據的平穩性問題:(1)面板單位根檢驗;(2)面板協整分析。

*?案例詳解及應用

第三部分

Stata編程

1.Stata程序簡介;2.局部宏與全局宏;3標量簡介;4.循環結構;5.常用的編程技巧;6.Stata程序包的完整編寫過程;7.矩陣簡介;8.使用Stata命令的結果

*?應用案例與詳解:分位數回歸等

極大似然估計

1.最大似然估計法的定義2.線性回歸模型的最大似然估計3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估計的數值解

6.最大似然估計函數7.信息矩陣與無偏估計的最小方差8.最大似然法的大樣本性質

9.最大似然估計量漸近協方差矩陣10.三類漸近等價的統計檢驗11.對正態分布假設的檢驗

*?應用案例與詳解:異方差問題的極大似然估計等

受限因變量模型

1.?二項響應模型:(1)Probit、Logit模型;(2)內生性情況下的二項響應模型。

2.?角點解響應模型:(1)Tobit模型、Two-part ? Hurdle模型;(2)內生情況的處理。

3.?計數數據模型:(1)泊松回歸、負二項回歸模型;(2)內生情況的處理。

*?應用案例與詳解

樣本選擇

1.?缺失值對估計結果的影響;2.截斷模型;

3. Heckman兩步法、控制函數法。

*?應用案例與詳解

第四部分

反事實分析與政策評估

1.處理效應:(1)反事實分析與選擇偏差;(2)回歸調整法(3)傾向得分法;(4)匹配法 。

2.斷點回歸、模糊斷點回歸、雙重差分法。

*?應用案例與詳解

空間計量分析

1.?常見的空間計量模型;2. 如何繪制空間分布圖(地圖文件的轉換;空間分布圖);

3.?空間回歸模型;(1)空間權數矩陣;(2)空間滯后模型;(3)空間誤差模型;(4)SARAR模型;

*?應用案例與詳解:經濟增長的收斂分析

第五部分

分數數據與久期數據

1.生存函數、風險函數;比例風險模型;Cox回歸模型。

2.分數Probit、分數Logit回歸模型。

*?應用案例與詳解

半參數分析與貝葉斯分析

1.?半參數分析:部分線性模型;單指數模型。

2.?貝葉斯分析:MCMC方法;線性模型的貝葉斯估計;非線性模型的貝葉斯估計。

*?應用案例與詳解

 

android開發板
linux_android開發板
fpga圖像處理
端海培訓實驗設備
fpga培訓班
 
本課程部分實驗室實景
端海實驗室
實驗室
端海培訓優勢
 

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