课程概况
广东专场： 第二届 Stata 用户大会现场培训
时间地点： 2018 年 8.21 日- 8.23 日，广东 - 顺德职业技术学院
授课教师： 连玉君 (中山大学)
课程链接： Stata计量与实证分析(连玉君) >>> 课程资料
课程要点： 模型设定和研究设计、面板数据模型、自抽样和蒙特卡洛模拟、精讲三篇论文
- 课程提要：
- 第 1 讲： 模型设定和解释 (虚拟变量、交叉项、边际效应、聚类标准误)
- 第 2 讲： 面板数据模型 (固定效应模型、动态面板模型)
- 第 3 讲： 自抽样 (Bootstrap) 和蒙特卡洛模拟分析 (Monte Carlo Simulation)
- 第 4 讲： 论文-人口老龄化、机器人与经济增长 | Acemoglu and Restrepo (2017)
- 第 5 讲： 论文-公司资本结构的动态调整行为 | Flannery and Rangan(2006)
- 第 6 讲： 论文-单方离婚法案的政策效果：自杀、家暴与谋杀 | Stevenson and Wolfers (2006)
报名信息
- -参会回执下载-
- 请填写表格后于8月10日前，发送“报名回执表+支付截图”至邮箱：marketing@uone-tech.cn，邮件主题为：“Stata20180821+姓名+单位” 。
- 联系方式： 王老师
- 手机/WeChat：18600528290
- QQ：2196837879 3357724577
- 电话：（010）56451128
- 邮箱：marketing@uone-tech.cn
缴费信息（主办单位）
- 对公转账
- 开户名：北京友万信息科技有限公司
- 开户行：中国建设银行北京昌平支行
- 帐 号：11050181360009366857
课程概述
在过去十多年中，学界发生了一场激烈的争论。争论的焦点在于：如何看待计量经济学？如何看待实证分析？如何看待我们的计量经济学教学？
大家讨论的基本结果是，我们的计量经济学教学模式需要一场革命性的改变！
在传统的计量经济学教学中，我们把太多的精力放在了假设检验和统计推断上，尤其是对于某个统计量的小样本和大样本性质的证明上。诚然，对于博士生或者日后准备从事计量经济学研究的学生而言，这些内容是基本功。然而，对于多数只是把计量经济学作为实证分析工具的同学而言，研究设计和结果的解读则应该作为教学的重点。
最明显的例子于莫过于异方差问题。传统的教科书会花大量的篇幅来探讨各种各样的检验和纠正方法。然而，在实证分析中，我们无法确定异方差的具体形式，这导致教课书中提到的这些检验方法普遍缺乏可操作性。最为实用的反而 White (1980) 提出的一般性的异方差稳健性标准误，以及更为一般化的同时考虑异方差和序列相关的 Newey and West (1987) 估计量。时至今日，我们则更多地使用聚类标准误。
又如，对于内生性的问题，传统的教科书会花大量的篇幅来介绍工具变量法、两阶段最小二乘法，以及更为复杂的 GMM 估计。虽然这些方法在目前的实证分析文献中仍然被广泛使用，但有过实证分析经验的同仁应该都有共识：工具变量法虽然理论完美，但现实却很骨感——想找到一个干净的工具变量，其难度不亚于证明法海从未嫉妒过许仙！
然而，若从因果推断这一目的出发，我们有更多更为简洁有效的估计方法。例如，只需借助 OLS，通过合理的研究设计，就可以使用 倍分法 (DID) 或 断点回归 (RDD) 等方法来解决政策评价中普遍存在的自选择偏误和样本选择偏差 —— 这是导致内生性问题的主要来源。
为此，在近两年的面授班中，我都尽力抛开枯燥的公式推导，将重点放在研究设计、以及计量模型的设定和结果的解读上。由于授课内容都源自我在实证分析过程中亲身经历的实例，大家的听课效率大幅提高，听课后最大的收获在于知道该如何设定模型，如何选取变量，如何进行稳健性检验，如何处理内生性问题。这让我甚是欣慰。
本次的培训依然延续的上述风格，并更进了一步。我将三天的课程分成六个单元 (T1-T6)。
第 1-3 讲重点介绍实证分析中使用最频繁的一些计量模型和分析方法，包括：虚拟变量、交叉项 (调节效应)、分组回归、固定效应模型和动态面板模型。
第 4-6 讲 精讲三篇发表在 AER，JF 和 QJE 上的论文，以便诸位在感受一流研究设计的同时，掌握常用估计方法在论文中的合理搭配和应用。简言之，本次课程的目标是帮助诸位获得独立开展规范的实证研究工作的能力。
此次培训全程采用 Stata 15.0 软件进行演示，课件中会提供大量实证分析过程中使用的代码和命令，这些范例可以直接移植到自己的论文分析中，大幅提高分析效率。
课程特色
- 渔非鱼。 体系完整，注重模型设定思路、研究设计和结果的解释。
- 电子板书。 全程电子板书，听课更专注，复习更高效；【下载】连玉君-FE-板书
- 可重现。 提供全套课件，包括dofile、范例数据、自编程序，课程中的估计方法和代码都可以快速移植到自己的论文中。【下载】A1_intro.do, A6_DID.do
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注重方法的合理搭配。 基于每篇文章的重现，重点讲解如下几个论文写作中普遍面临但又非常棘手的问题：
- 研究设计如何开展？
- 稳健性检验包括哪些内容？主要有哪些方法和途径？
- 内生性问题如何确认和解决？
主讲嘉宾简介
连玉君，男，副教授，博士生导师。2001年毕业于西安交通大学材料科学与工程学院，获工学学士学位；2007年毕业于西安交通大学金禾经济研究中心，获经济学博士学位。现为中山大学岭南学院金融系副教授。曾任金融系副主任。连玉君副教授主要从事公司金融和金融计量方面的研究，研究成果见诸于《China Economic Review》、《Social Indicators Research》、《经济研究》、《管理世界》、《经济学(季刊)》《世界经济》、《金融研究》、《会计研究》等期刊，已发表论文60余篇。
连玉君老师的计量经济学课程，深入浅出，妙趣横生，他已经在复旦大学，上海财经大学，中国人民大学，武汉大学等 30 多所高校开设过专题讲座和培训课程，受到了老师和学生们的一致认可和好评。
课程大纲
T1：模型设定和解释
- 专题简介： 很多人会觉 OLS 过于简单。可是，为何 Top 期刊中使用最多的仍然是 OLS？因为它是实证分析的基础。在第 2 讲中介绍的固定效应模型 (FE)，在第 4 讲中介绍的双向固定效应模型 (FE)、长差分，在第 5 讲中介绍的Fama-Macbeth 估计法，以及在第 6 讲中介绍的倍分法 (DID)，都是 OLS 家族中的直系成员或亲属。这些模型得以衍生的基础是虚拟变量和交乘项。这是本专题重点讲解的内容：虚拟变量的使用、交叉项的使用和解释、分组回归的合理设定和假设检验。
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授课内容
- 如何合理设定模型？
- 虚拟变量
- 稳健性标准误：异方差、序列相关和聚类调整标准误
- 交叉项、平方项和调节效应
- 分组回归和组间系数差异检验
T2：面板数据模型
- 专题简介： 由于面板资料的获取越来越方便，目前多数研究中使用的都是面板数据。在讲解这些模型的基本思想和估计方法的过程中，我会将重点放在模型含义和应用范围上来。例如，对于同一笔数据而言，何时采用 OLS 进行估计，何时采用 FE 估计？不同的方法之间有何差异和关联？结果背后的经济含义如何解读？动态面面板模型重点在于分析变量的动态变化和调整行为，在经济增长、公司金融、国际贸易、劳动经济学等领域都得到了广泛应用。
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授课内容
- 固定效应模型 (FE)
- POLS、FE、RE 有何区别？
- Hausman 检验
- 实证分析中的常见问题
- 一阶差分 GMM 估计量（FD-GMM）
- 序列相关检验
- 过度识别检验（Sargan检验）
- 应用范例（介绍 2 篇论文）
T3：自抽样 (Bootstrap) 和蒙特卡洛模拟分析 (Monte Carlo Simulation)
- 专题简介： 在近十年中，以随机抽样和模拟分析为基础的统计推断方法得到了广泛的应用，对于克服异方差、序列相关，以及干扰项分布形式未知等情形下的稳健性统计推断很有帮助。在面板门槛模型、面板 VAR 等模型中都需要借助 BS 或 MC 进行统计推断。可以预见，在日后的实证分析中，这两种方法将得到越来越广泛的应用。
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授课内容
- 常用分布函数和随机数的产生
- Bootstrap 简介
- Boostrap 应用：获取稳健性标准误、组间系数差异检验
- Monte Carlo 模拟简介
- Monte Carlo 模拟范例 1：内生性偏误的影响 (IV 的选择、弱工具变量问题)
- Monte Carlo 模拟范例 2：动态面板各种估计方法对比 (POLS, FE, FD-GMM, SYS-GMM)
T4：人口老龄化、机器人与经济增长 | Acemoglu and Restrepo (2017)
- 精讲一篇发表于 AER 的论文: Acemoglu, D., P. Restrepo, 2017, Secular stagnation? The effect of aging on economic growth in the age of automation, American Economic Review, 107 (5): 174-179.
- 文章简介： 作者先呈现出一些简单的散点图和时间趋势图，提出问题：人口老龄化与经济增长的关系不是负相关，而是恰恰相反！为了解释这个有悖常识的现象，作者先做了几个简单的回归分析，包括普通线性回归、固定效应模型、工具变量法、长差分 (long-difference) 等，进而使用一个理论模型进行了更为严谨的推理。从行文上来看，与我们平时看到的论文结构刚好相反，但读起来却很顺畅，因为作者引领你走入丛林，发现秘密！
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方法:
- OLS
- 双向固定效应模型
- IV 估计：工具变量的选择; 过度识别检验
- 长差分 (long-difference)
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亮点：
- 如何讲一个好故事？ 告诉你如何讲述一个有趣的故事，并用简单的回归方法给出令人信服的证据。
- 精妙的研究设计：全文只有三张图形和两张表格，但逻辑严密，工具的使用恰到好处。
T5：公司资本结构的动态调整行为 | Flannery and Rangan(2006)
- Flannery, M. J., K. P. Rangan, 2006, Partial adjustment toward target capital structures, Journal of Financial Economics, 79 (3): 469-506.
- 文章简介： 资本结构的动态调整行为并不是一个新的研究话题，但他一直在持续被讨论。这篇论文以权衡理论为基础，在部分调整模型架构下研究了美国上市公司资本结构的动态调整行为。作者发现，若不考虑公司的个体效应，则调整速度会被严重低估，为此，他们使用了固定效应模型 (FE)，估得的调整速度约为前期文献的三倍，达到 0.38。问题在于，这一结果可信吗？如果使用更为合理的 FD-GMM 进行估计，结果又将如何呢？
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方法：
- 混合 OLS (Pooled OLS)
- Fama-MacBeth 估计 (FM method)
- 固定效应模型 (FE)
- 动态面板模型 (Dynamic Panel data)
- 各种稳健性检验设计
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亮点：
- 实证分析过程值得借鉴，非常严谨的研究设计
- 对衡量偏误、均值回复、不同理论的对比检验、模型设定等棘手问题的处理很巧妙
- 该文引发了后续多个方向的研究，我们将梳理几个主要的方向，探求论文的选题和研究方向问题。
- 主题： 资本结构动态调整（权衡理论、优序融资理论、市场择时理论）
T6：单方离婚法案的政策效果：自杀、家暴与谋杀 | Stevenson and Wolfers (2006)
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Stevenson, B., J. Wolfers, 2006, Bargaining in the shadow of the law: Divorce laws and family distress, Quarterly Journal of Economics, 121 (1): 267-288.
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文章简介： 始于 1970 年代之初的单方离婚法案受到了多方面的关注。这篇文章选择一组颇具视觉冲击力的结果变量：自杀率、谋杀率和家庭暴力，来分析这一政策实施的长期效果。样本区间为 1964-1996。为了克服政策发生时点不一致问题，作者将第 i 个州实施单方离婚法案当年定义为 t=0，此前的年度依次定义为 t=-1, -2, -3, ……；此后的年度则依次定义为 t=+1, +2, +3, ……。进而在模型中加入年度虚拟变量和州虚拟变量来控制不可观测的时间趋势以及各州的个体差异。文中用于捕捉政策效果的是基于上述 t 变量定义的一组虚拟变量。这就是多期 DID 的标准模型设定方法。
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方法:
- 倍分法 (DID) 简介
- 政策时点不一致的多期 DID
- 共同趋势假设和图示
- 双向固定效应模型
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亮点
- 如何估计并有效呈现多期 DID 的政策效果？
- 如何进行稳健性检验？：作者采用了近十种方法来测试结果的稳健性，包括：删除离群值；刀切法 (Jackknife)；WLS/GLS；分位数回归；针对问题背景而设计的分组检验；
- 如何剖析政策效果背后的机制
- 研究设计值得借鉴
- 如何根据问题的背景有针对性地收集相关数据？
报名信息
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- QQ：2196837879 3357724577
- 电话：（010）56451128
- 邮箱：marketing@uone-tech.cn
缴费信息（主办单位）
- 对公转账
- 开户名：北京友万信息科技有限公司
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