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若白驹过隙,忽然而已。
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会议通知|Stata冬季训练营(北京)

发布时间:2018-12-03 01:59 类别:数据分析

  众所周知,Stata是一个快速、高效、强大的统计软件包,专门为各个学科的研究人员设计。Stata 15是迄今为止最大的功能版本更新及发布,适合每个热爱Stata的人。由南开大学王群勇主讲的

  微观数据处理与计量方法变量和观测值的操作(查找、排序、编码等) \缺失值的处理 \异常值、重复值的检查与处理\多个数据文件的合并\其他常见数据问题的检查与处理计量分析方法\回归分析(线性回归,稳健回归\内生性与工具变量法\处理效应(倾向得分法、匹配法等\输出分析结果到Word文件

  空间计量经济模型定义空间权数矩阵\定义空间数据\空间分布图\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)\空间效应的Moran检验\空间权数矩阵的选择\空间面板模型(固定效应和随机效应)

  结构方程模型(SEM)探索性因子分析(拟合评估)\路径分析(直接效应,间接效应)\潜变量结构方程模型\多样本结构方程模型(恒等性质检验)

  Stata全新领域扩展式研讨,融合行业最新科研案例详解,由王群勇教授亲自操刀,运用多年教学和科研的最新研究成果,通过微观数据处理与计量方法、空间计量经济模型、结构方程模型(SEM)三大方向内容,给大家带来一场耳目一新的全新方向培训。本次研讨会仍将通过大量的案例来了解最新最前沿的经济计量模型和方法。从变量和观测值的操作、回归分析、内生性问题等常见数据分析入手,进一步研究探讨如何结合Stata处理空间计量经济模型。空间计量经济作为现代微观计量经济学的一个分支,旨在为处理截面数据或面板数据中的空间效应、空间相关性与空间异质性而发展专门的建模、估计与统计检验方法。由于对其理论上的关心以及将计量经济模型应用到新兴大型编码数据库中的要求,近年来这个领域获得了快速发展。 本次培训将对空间权重矩阵的设定,空间相关性的检验,空间计量经济模型的设定、权数矩阵的选择、空间效应的检验和空间面板模型进行详细深入的探讨,带你一起解密空间计量。课程的最后一天将重点介绍结构方程模型,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。空间计量经济模型和结构方程模型是目前非常前沿的研究领域,相信通过此次培训你一定会取得意想不到的收获。届时敬请各界学者光临现场进行探讨和交流,真诚的邀请您的参与!感谢您的关注与支持!

  王群勇经济学教授、博士生导师,南开大学数量经济研究所所长,中国数量经济学会常务理事,中国统计学会理事。主持国家自然科学基金青年项目、天津市科技支撑计划项目、教育部人文社科项目、中国人民银行、国家统计局等多项国家级和省部级课题。曾获得国家统计局统计科学研究优秀成果一等奖、天津市科技进步二等奖等多项荣誉。在《China Economic Review》、《Stata Journal》上等SSCI期刊发表多篇论文,并担任期刊匿名审稿人。编写的面板门限回归模型(xthreg)、季节调整程序(sax12, sax12im, sax12diag, sax12del)、协整回归程序(cointreg, hacreg, lrcov)被大量下载和引用,得到广泛好评。

  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)

  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)

  o 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

  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。

  o 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

  中国综合社会调查(ChineseGeneral 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。

  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。

  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。

  o 案例1:中国各地区旅游协调发展的空间溢出效应o 案例2:房价与犯罪率

  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。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[Nelsonand 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。Stata 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。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,课程还将介绍几种常用方法,如空间效应的Moran检验、空间权数矩阵的选择、空间面板模型等,做到原理介绍和软件实现并重。

  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。本节内容包括五大经典案例全面贯彻以下技术点:

  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。

  请填写表格后于12月10日前,发送“报名回执表 支付截图”至邮箱:邮件主题为:“Stata冬季训练营 姓名 单位”完成报名及缴费。(如现场刷卡需预缴500元留位费至主办方指定帐户,现场刷卡后以现金方式返还)


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