选择Stata作为实证论文利器的原因：
一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。
统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析。Stata最大的优势可能在于回归分析，logistic回归。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。
绘图功能。Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。Stata的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。
总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。
Q: 那么问题来了，计量经济学或Stata操作零基础可以掌握Stata高级计量吗？
A: 参加陈强老师五一假期的上海班，就可以。
高级计量经济学及Stata
陈强老师2017年唯一一次现场班
涉及“空间计量”内容
培训时间：2017年4月29-5月2日 (四天)
培训地点：上海市静安区（原闸北区）秣陵路355号【上海铁路大厦】会议室
培训费用：4000元 /3400元 (仅限全日制本科生和硕士研究生)；食宿自理
授课安排：上午9:00-12:00；下午2:00-5:00；答疑5:00-5:30
陈强，分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位，2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位，现任山东大学经济学院教授，泰岳经济研究中心副主任（主持工作）。
主要研究领域为计量经济学、经济史。已独立发表论文于Oxford Economic Papers (lead article)，Economica，Journal of Comparative Economics，《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。
独立编著的经典教材《高级计量经济学及Stata应用》第二版于2014年由高教出版社出版。2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
掌握高级计量经济学的核心方法及Stata操作，不再茫然，知其然而知其所以然，迅速成为处理数据及定量分析的高手。
直观地解释高级计量经济学方法，通过案例学习相应的Stata操作，深入浅出地介绍实证分析与论文写作的精髓。
课程PPT、数据集及相关论文。
本次高级计量经济学及Stata现场班在课程内容的设计上，主要指导思想是在最快时间内，将高级计量及Stata的精髓及核心内容，以最通俗生动的语言以及大量的案例交给学员，并注重在各领域的常见应用，诸如面板数据、时间序列、工具变量法以及微观计量，乃至论文写作的各个环节技巧。
由于学员的基础不同，本课程仅对学员背景做最低要求，即假设学员知道概率统计及少量线性代数，但不要求学过计量经济学或Stata操作。因为“大道至简至易”，初级计量与高级计量的本质是一样的，学子们最需要的是能够直指人心地洞明计量原理与操作工具，然后得心应手地用于实战（而非完成习作）。
第一讲，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。深切理解OLS的原理与适用条件，是一切计量原理的基础。
第二讲，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。
第三讲，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与GMM等。
第四讲，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，以及包含内生变量的ivprobit等。
第五讲，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。
第六讲，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。包括差分GMM、水平GMM与系统GMM等。
第七讲，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。
第八讲，倾向得分匹配（Propensity Score 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）寻找最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。
第九讲，合成控制法（Synthetic Control 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。
第十讲，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。
第十一讲，断点回归（Regression Discontinuity 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。
第十二讲，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。
现场班老学员9折优惠；
同一单位三人以上同时报名9折优惠；
以上优惠不叠加。
1：点击“阅读原文”，网上填写信息提交
2：网上订单缴费（根据缴费顺序安排座位）
3：给予反馈，确认报名信息
4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南
魏老师
QQ：2881989714
Tel：010-68478566
Mail：[email protected]
PS：本次课程只有现场班，没有远程和视频，错过要再等一年了~
