2018 年 11 月 23 - 25日，Stata 连享会 内生性专题研讨班 在山西财经大学国际学术交流中心隆重举行。
中山大学岭南学院林建浩副教授、中国人民大学江艇副教授和中山大学岭南学院连玉君副教授就实证研究中各类内生性问题的处理方法进行了专题讲座，并和全国各地的学者进行了深入的探讨。
Stata 连享会内生性专题研讨班讲座现场
本次参加培训的学员共计 220 余人，分别来自北京大学、中山大学、中央财经大学、山西财经大学、南开大学、暨南大学，湖北大学，河北经贸大学，东北林业大学等全国 121 个高校，其中老师和博士生的比例约为 3:7。
林建浩老师授课中
林建浩老师通过理论与实际结合的方法，深入浅出地讲解了近似外生和弱工具变量下的稳健性推断以及面板数据的空间计量模型。
工具变量是解决内生性问题的基本方法，但在实际研究中，想要找到同时满足相关性和外生性的工具变量却是一件十分困难的事情。
在这种情况下，除了采用再抽样或贝叶斯的方法进行近似外生性影响的矫正外，弱工具变量和近似外生工具变量也可以巧妙地解决上述问题。
林建浩老师在讲解空间计量模型时，从截面空间模型引入到空间计量模型，层层递进，简单易懂，并从模型，估计方法，检验方法，以及Stata主要命令等方面进行讲述。
年轻而质不轻，颜高而料亦足，魅力四射感染了在场的听众，也让我们深刻的感受到才华与颜值是可以并存的。
江艇老师授课思路清晰、环节紧凑、设计合理且重难点突出，给同学们分析了匹配在解决内生性问题中的一些误区，讲解了匹配方法的操作流程及双重差分法（DID）。
江艇老师授课中
江艇老师板书
通过两个简单案例，简明扼要地讲解了非参数方法；在此基础上分析匹配与 OLS，得出匹配是无需假定同质处理效应的函数形式，在异质性的处理效应下，OLS必须满足函数线性及控制组与处理组X分布相同的条件，否则容易引起外推偏误的结论。
通过选择 X，评估 overlap，评估倾向得分，删截样本的步骤详细讲解了匹配的实操流程，并结合 teffects nnmatch nnmatch，** teffects psmatch，psmatch**，重点介绍了基于协变量的最近邻匹配（NNM）和倾向得分匹配（PSM）。
对于双重差分法（DID），通过 DID 的识别，面板数据、两期面板、多期面板等不同情况的 DID 估计，对 DID 的威胁及敏感性分析几方面进行了讲解，重点讲解了 DID 与匹配的结合。江艇老师旁征博引，给人以如沐春风之感！
连玉君老师以 "上××高校是否有助于提高收入" 为例，深入浅出的讲解了断点回归分析（RDD）。
通过传统方法中存在自我选择偏误的问题，引出了断点回归分析（RDD）的方法。
连玉君老师授课中
连玉君老师授课中
连玉君老师电子板书
连玉君老师在线演示涂鸦
连玉君老师在线演示涂鸦
详细讲解了RDD的基本原理、带宽的选择、估计RDD的基本方法、RDD的假设条件、模糊RDD及RDD结果的有效性检验。
在讲解合成控制法（SCM）时，通过经典论文具体介绍了该模型的运用，对于没有参照物的实验对象，通过合成一个政策实施前拟合优度较好的虚构对象，来比较政策实施后控制组与处理组的变化情况，并分析了 SCM 与 DID、PSM 的关系和差异。
在 Stata 软件应用中，具体讲解了操作过程。
连玉君老师授课幽默风趣，颇为大家喜爱。
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本次培训的理念是想把大家在实证分析里大家最需要的专题拉出来，进行系统介绍。
课后问卷调查时，学员们对三位老师的授课也非常满意，并希望再次举办类似的讲座。
今后我们也考虑针对论文写作、研究设计、数据处理、以及投稿和课题标书等内容，做一些专题性的讲座。期盼今后有更多老师和学生参与相关问题的研究。
大家也可扫描下方二维码，将感兴趣的内容发予我们。
有奖问卷调查
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