Python 已经成为越来越多美国顶级大学的计算机编程入门语言了。美国计算机排名顶尖的麻省理工学院和加州大学伯克利分校已经将他们的计算机编程入门教学语言改为了 Python。
作为一门“赶时髦”&“实用”的计量工具课程，本次Python统计与计量分析会跟大家讲授使用Python如何完美构造各种计量模型，并针对结果给出合理的解释。
这门课不需要太多计量基础，我们会用大白话告诉大家，什么样的分析数据适用于什么样的计量模型，什么样的模型匹配什么样的检验方法；也不需要太多编程基础，有没有学过C语言，有没有其他语言基础，都不要紧。
培训时间：2017年4月28-5月1日 (四天)
培训地点：上海市南京东路附近培训教室
培训费用：3200元 / 2600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至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑
特别赠送：Python统计计量视频（价值1500元）
阎老师，长期从事数据分析的理论研究、教学和实践工作。
长期关注Python的发展和国内外各行业的应用情况，一直保持着与统计应用前沿的密切接触，在数据挖掘应用、市场研究应用等领域经验丰富。
擅长企业数据分析和企业诊断，参与多项国家级、省级课题的科研工作，曾任多家电商企业的运营顾问和培训师，积累了大量实战经验。
Part-1 Python初探
01. Python语法结构概览
教学内容：兼顾应用广泛的Python 2.x与日益兴盛的Python 3.x，从最基本的原理和语法格式入手， 教授Python基础内容。
教学目的： 深入Python流程控制语句，夯实基础，这部分内容将贯穿课程始终，熟练到就算没有开放的扩展库，自己也能根据公式做模型。
02. Python函数与数据结构
教学内容： Python基础的核心内容。
教学目的： 了解各类函数、参数和变量的区别和联系，能够提升编程质量，使内容更加完善与流畅。
03. 数据处理与计算
教学内容： 介绍的丰富且成熟的第三方扩展库，解读数据分析的逻辑和分析结果。
教学目的：学会使用Python进行更加便捷的数理统计与计量分析，结果更加全面，解释性更强。
04. 数据清洗
教学内容： 检查数据一致性、处理无效值和各种填补缺失值的方式。
教学目的： 迈出数据处理的第一步，能够识别并处理不清洁的数据，使数据更有利于后续的数据分析与挖掘。
Part-2 关于截面数据
05. 线性回归模型
教学内容： 学会使用最单纯也是最实用且频频出现在Top期刊中的线性回归模型。
教学目的：学会使用Python固定语句进行回归，合理地构建模型、选择变量、解释结果。
06. 内生性的解决办法
教学内容： 处理各类研究中如影随形的内生性问题。
教学目的：能够完爆一个内生性，并使用Python处理内生性，使论文轻松达到“A-level”。
07. 离散变量模型
教学内容： 介绍最早的离散选择模型——Logit/Probit模型，这是很多0/1选择问题的主要方法，也是社会学、心理学、经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
教学目的：学会针对不同的问题选择合适的离散选择模型解决问题，并解释结果。
Part-3 关于时间序列
08. 平稳时间序列分析
教学内容： 时间序列分析的基础，一般的时间序列分析往往都是针对平稳序列，对于一些非平稳序列，也会通过某些变换转成平稳序列来处理。
教学目的： 学会识别平稳时间序列，并使用Python进行一系列后续分析与预测，得出并解释分析结果。
09. 非平稳时间序列
教学内容： 与平稳时间序列具有截然不同的非平稳时间序列的原理与应用。
教学目的：学会识别经济数据形成的时间序列的平稳性，使用Python进行后续处理、分析与预测，并解释结果。
Part-4 关于面板数据
10. 面板数据回归
教学内容： 使用日益广泛的面板数据的原理、应用与建模。
教学目的： 掌握模型的基本思想和使用方法，灵活使用固定效应和随机效应，更准确地解读数据背后的经济含义。
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
只有现场班，没有远程和Video，错过要再等一年
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。
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（PropensityScore 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（SyntheticControl 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。
独家秘笈分享
科研基金如何申请成功
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魏老师
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