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          高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata培訓(xùn)

第一講，OLS理論

著重介紹小樣本與大樣本OLS，以及相應(yīng)的普通標(biāo)準(zhǔn)誤、異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、異方差自相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤、自助標(biāo)準(zhǔn)誤（bootstrap standard errors）。深切理解OLS的原理與適用條件，是一切計(jì)量原理的基礎(chǔ)。

第二講，OLS應(yīng)用

包括虛擬變量，交互項(xiàng)，機(jī)制（mechanism）檢驗(yàn)，核心變量與控制變量的區(qū)別（控制變量的內(nèi)生性），廣義小二乘法（GLS）。

第三講，Stata快速入門

及時(shí)地介紹Stata知識(shí)，以O(shè)LS在Stata的實(shí)現(xiàn)作為入門，體會(huì)Stata的簡(jiǎn)單與強(qiáng)大。

第四講，工具變量法

由于雙向因果、遺漏變量、度量誤差的普遍存在，內(nèi)生性是實(shí)證研究的常見難題，而工具變量法是解決內(nèi)生性的利器，包括2SLS、GMM、近乎外生的IV，控制函數(shù)法（Control Function）等。

第五講，二值選擇模型

被解釋變量為虛擬變量的二值選擇模型有著廣泛的應(yīng)用。包括Probit，Logit，MLE，QMLE，ivprobit，以及二值選擇模型中的交互效應(yīng)等。

第六講，靜態(tài)面板

面板數(shù)據(jù)由于能控制個(gè)體異質(zhì)性（heterogeneity），緩解遺漏變量偏差，在實(shí)踐中越來越重要。靜態(tài)面板是常見的面板，包括個(gè)體固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)、雙向固定效應(yīng)、個(gè)體時(shí)間趨勢(shì)、交互固定效應(yīng)（interactive fixed effects）、面板工具變量法（Panel IV）等。

第七講，動(dòng)態(tài)面板

經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象常具有某種慣性或部分調(diào)整，即被解釋變量的滯后值出現(xiàn)在方程右邊。動(dòng)態(tài)面板也因?yàn)榭勺詭Чぞ咦兞慷鴳?yīng)用廣泛。包括差分GMM、水平GMM與系統(tǒng)GMM等。

第八講，非參數(shù)與半?yún)?shù)估計(jì)（Nonparametric and Semiparametric Estimations）

非參與半?yún)⒎椒ㄓ捎谄浞€(wěn)健性而日益進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)量工具箱，包括核密度估計(jì)、核回歸、K近鄰回歸、局部線性回歸、局部多項(xiàng)式回歸、LOWESS回歸、半?yún)?shù)回歸等。

第九講，隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與自然實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)方法因其可信度而日益興起，成為實(shí)證研究的“黃金標(biāo)準(zhǔn)”，包括隨機(jī)實(shí)驗(yàn)、第一類與第二類自然實(shí)驗(yàn)。

第十講，雙重差分法（Difference-in-Differences，簡(jiǎn)記DID）

雙重差分法利用面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，可克服部分內(nèi)生性，是研究政策或項(xiàng)目處理效應(yīng)（treatment effects）的常用工具。內(nèi)容包括雙重差分法、多期異時(shí)DID、平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、廣義DID、三重差分法等。

第十一講，匹配估計(jì)量（Matching Estimators）

匹配估計(jì)量是反事實(shí)因果推斷的重要方法，包括傾向得分匹配（Propensity Score Matching）、馬氏近鄰匹配（NN Matching）、粗糙化精確匹配（CoarsenExact Matching），以及雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）。

第十二講，斷點(diǎn)回歸（Regression Discontinuity Design）與拐點(diǎn)回歸（Regression KinkDesign）

由于在斷點(diǎn)附近存在局部隨機(jī)分組，故斷點(diǎn)回歸的效力接近于隨機(jī)實(shí)驗(yàn)，日益為研究者所青睞。內(nèi)容包括精確斷點(diǎn)回歸、模糊斷點(diǎn)回歸、密度（操縱）檢驗(yàn)、穩(wěn)健性檢驗(yàn)、拐點(diǎn)回歸等。

第十三講，合成控制法（Synthetic Control Method）

在評(píng)價(jià)某處理地區(qū)的政策效應(yīng)時(shí)，將控制地區(qū)進(jìn)行優(yōu)的線性組合，以構(gòu)造合成控制地區(qū)進(jìn)行對(duì)比，這是估計(jì)處理效應(yīng)的新興強(qiáng)大方法。包括合成控制法的原理、算法與安慰劑檢驗(yàn)等。

第十四講，回歸控制法（Regression Control Method）

與合成控制法類似，但回歸控制法使用回歸法來構(gòu)成反事實(shí)的控制地區(qū)（Hsiao et al., ），比合成控制法更為簡(jiǎn)便易行。

第十五講，異質(zhì)性處理效應(yīng)（Heterogeneous treatment effects）

包含異質(zhì)性工具變量法的局部平均處理效應(yīng)（Local Average Treatment Effect，簡(jiǎn)記LATE），以及雙向固定效應(yīng)模型的異質(zhì)性處理效應(yīng)（de Chaisemartin and D'Haultfoeuille, 2020）、模糊雙重差分法（fuzzyDID）等。