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高級計量經濟學及Stata培訓課程

 
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部份程大綱
 
01章OLS及其標準誤。
著重介紹小樣本與大樣本OLS,以及相應的普通標準誤、異方差穩健標準誤、異方差自相關穩健標準誤、聚類穩健標準誤、自助標準誤(bootstrap standard errors)。深切理解OLS的原理與適用條件,是一切計量原理的基礎。
02章Stata快速入門。
及時地介紹Stata知識,以OLS在Stata的實現作為入門,體會Stata的簡單與強大。
03章二值選擇模型。
被解釋變量為虛擬變量的二值選擇模型有著廣泛的應用。包括Probit,Logit,MLE與QMLE等。
04章工具變量法。
由于雙向因果、遺漏變量、度量誤差的普遍存在,內生性是實證研究的常見難題,而工具變量法是解決內生性的利器,包括2SLS、GMM、控制函數法(Control Function)、包含內生變量的ivprobit、異質性工具變量法(Local Average Treatment Effect)等。
05章靜態面板。
面板數據由于能控制個體異質性(heterogeneity),緩解遺漏變量偏差,在實踐中越來越重要。靜態面板是最常見的面板,包括固定效應、隨機效應、時間效應、雙向固定效應等。
06章動態面板。
經濟現象常具有某種慣性或部分調整,即被解釋變量的滯后值出現在方程右邊。動態面板也因為可自帶工具變量而應用廣泛。包括面板工具變量法(Panel IV)、差分GMM、水平GMM與系統GMM等。
07章門限回歸(ThresholdRegression):
包括橫截面與面板模型的門限回歸。
08章非參數與半參數估計(Nonparametric and Semiparametric Estimations)。
非參與半參方法由于其穩健性而日益進入標準的計量工具箱,包括核密度估計、非參數回歸與半參數回歸等。
09章隨機實驗、自然實驗與雙重差分法(Difference-in-Differences)。
實驗方法因其可信度而日益興起,包括隨機實驗、第一類與第二類自然實驗。雙重差分法利用面板數據的優勢,可克服部分內生性,是研究政策或項目處理效應(treatment effects)的主要工具。包括雙重差分法、平行趨勢假設、三重差分法等。
10章傾向得分匹配(PropensityScore Matching)。
基于反事實的框架,根據個體進入處理組的概率(即傾向得分)尋找較佳替身進行匹配估計,這是研究處理效應的一種深邃思想與方法。包括傾向得分匹配、雙重差分傾向得分匹配等。
11章控制變量的選擇。
選擇合適的控制變量是計量分析的重要步驟,而因果圖方法(Causal Directed Acyclic Graph)提供了一個清晰的思考框架。
12章合成控制法(SyntheticControl Method)。
在評價某處理地區的政策效應時,將控制地區進行最優的線性組合,以構造合成控制地區進行對比,這是估計處理效應的新興強大方法。包括合成控制法的統計推斷與穩健性檢驗等。
13章回歸控制法(RegressionControl Method)。
與合成控制法類似,但使用回歸法來構造合成控制地區(Hsiao et al., 2012)。
14章斷點回歸(RegressionDiscontinuity Design)與拐點回歸(Regression Kink Design)。
由于在斷點附近存在局部隨機分組,故斷點回歸的效力接近于隨機實驗,日益為研究者所青睞。包括精確斷點回歸、模糊斷點回歸、空間斷點回歸等。
15章分位數回歸。
線性回歸只是研究在給定X的情況下,Y的條件期望E(Y|X);而分位數回歸則可研究在給定X的情況下,Y的整個條件分布Y|X,從而揭示更多信息。
16章分機器學習與大數據。
大數據與高維回歸等機器學習(Machine Learning)方法正迅速成為經濟學家的常用工具。本講介紹Lasso, Ridge Regression, Elastic Net, Post Lasso, Double Lasso,主成分分析,因子分析等機器學習方法。
17章面板數據前沿:
交互固定效應(interactive fixed effects)將傳統的雙向固定效應進一步推廣,因為現實經濟中常存在多種沖擊(shocks或factors),而不同個體對此沖擊的反應不同(factor loading)。
18章空間計量經濟學(Spatial Econometrics)。
傳統計量經濟學通常忽略橫截面單位的空間分布與相互影響,而空間計量經濟學則是考察空間效應、溢出效應等的重要工具。包括空間權重矩陣、空間自回歸、空間誤差模型與空間面板等。
 

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