會議通知|Stata冬季訓練營(北京)

　　

眾所周知，Stata是一個快速、高效、強大的統計軟體包，專門為各個學科的研究人員設計。Stata 15是迄今為止最大的功能版本更新及發布，適合每個熱愛Stata的人。由南開大學王群勇主講的 "Stata空間計量經濟與結構方程模型研討會" 將於2018年12月14日-16日在北京舉辦！

研討內容包括：

案例主題

o 相貌與家庭決策權：基於中國家庭跟蹤調查數據（CFPS）的研究

o 文化融合與政治參與：基於中國綜合社會調查數據（CGSS）的研究

o 中國旅遊協調發展的空間溢出效應

o 房價與犯罪率

o 菸草需求的地區溢出效應

o 軍事支出的鄰居效應

o 自我認知與經濟結果（self-esteem and economic outcome）

o 利他主義與環境保護（altruism and environmental value）

o 組織創新氣氛的驗證因子分析

o 媒體影響與經濟行為

o 自我效能與學業表現

知識點

微觀數據處理與計量方法變量和觀測值的操作（查找、排序、編碼等) \缺失值的處理 \異常值、重複值的檢查與處理\多個數據文件的合併\其他常見數據問題的檢查與處理計量分析方法\回歸分析（線性回歸，穩健回歸\內生性與工具變量法\處理效應（傾向得分法、匹配法等\輸出分析結果到Word文件

空間計量經濟模型定義空間權數矩陣\定義空間數據\空間分布圖\空間計量模型（空間滯後模型，空間誤差模型，SLX模型 , SAC模型, 空間Durbin模型, 空間Durbin誤差模型)\空間效應的Moran檢驗\空間權數矩陣的選擇\空間面板模型（固定效應和隨機效應）

結構方程模型（SEM）探索性因子分析（擬合評估）\路徑分析（直接效應，間接效應）\潛變量結構方程模型\多樣本結構方程模型（恆等性質檢驗）

課程要點：

Stata全新領域擴展式研討，融合行業最新科研案例詳解，由王群勇教授親自操刀，運用多年教學和科研的最新研究成果，通過微觀數據處理與計量方法、空間計量經濟模型、結構方程模型（SEM）三大方向內容，給大家帶來一場耳目一新的全新方向培訓。本次研討會仍將通過大量的案例來了解最新最前沿的經濟計量模型和方法。從變量和觀測值的操作、回歸分析、內生性問題等常見數據分析入手，進一步研究探討如何結合Stata處理空間計量經濟模型。空間計量經濟作為現代微觀計量經濟學的一個分支，旨在為處理截面數據或面板數據中的空間效應、空間相關性與空間異質性而發展專門的建模、估計與統計檢驗方法。由於對其理論上的關心以及將計量經濟模型應用到新興大型編碼資料庫中的要求，近年來這個領域獲得了快速發展。 本次培訓將對空間權重矩陣的設定，空間相關性的檢驗，空間計量經濟模型的設定、權數矩陣的選擇、空間效應的檢驗和空間面板模型進行詳細深入的探討，帶你一起解密空間計量。課程的最後一天將重點介紹結構方程模型，結構方程模型是基於變量的協方差矩陣來分析變量之間關係的一種統計方法，是多元數據分析的重要工具。空間計量經濟模型和結構方程模型是目前非常前沿的研究領域，相信通過此次培訓你一定會取得意想不到的收穫。屆時敬請各界學者光臨現場進行探討和交流，真誠的邀請您的參與！感謝您的關注與支持！

主講嘉賓：

王群勇經濟學教授、博士生導師，南開大學數量經濟研究所所長，中國數量經濟學會常務理事，中國統計學會理事。主持國家自然科學基金青年項目、天津市科技支撐計劃項目、教育部人文社科項目、中國人民銀行、國家統計局等多項國家級和省部級課題。曾獲得國家統計局統計科學研究優秀成果一等獎、天津市科技進步二等獎等多項榮譽。在《China Economic Review》、《Stata Journal》上等SSCI期刊發表多篇論文，並擔任期刊匿名審稿人。編寫的面板門限回歸模型（xthreg）、季節調整程序（sax12, sax12im, sax12diag, sax12del）、協整回歸程序（cointreg, hacreg, lrcov）被大量下載和引用，得到廣泛好評。

王群勇經濟學教授、博士生導師

授課內容：

課程大綱
第一天：微觀數據處理與計量方法
案例1：相貌與家庭決策權：基於中國家庭跟蹤調查數據（CFPS）的研究 案例2：文化融合與政治參與：基於中國綜合社會調查數據（CGSS）的研究
第一講 微觀數據Stata處理	1.變量和觀測值的操作（查找、排序、編碼等） 2.缺失值的處理 3.異常值、重複值的檢查與處理 4.多個數據文件的合併 5.其他常見數據問題的檢查與處理
第二講 計量分析方法	1.描述統計分析 2.回歸分析（線性回歸，穩健回歸） 3.內生性與工具變量法 4.處理效應（傾向得分法、匹配法等） 5.輸出分析結果到Word文件
第二天：空間計量經濟模型
案例1：中國旅遊協調發展的空間溢出效應 案例2：房價與犯罪率 案例3：菸草需求的地區溢出效應 案例4：軍事支出的鄰居效應
第三講 空間計量經濟模型	1.定義空間權數矩陣（相鄰矩陣，距離矩陣，俱樂部形式，政治距離，經濟距離等） 2.定義空間數據 3.空間分布圖 4.空間計量模型（空間滯後模型，空間誤差模型，SLX模型 , SAC模型, 空間Durbin模型, 空間Durbin誤差模型） 5.空間效應的Moran檢驗 6.空間權數矩陣的選擇 7.空間面板模型（固定效應和隨機效應）
第三天：結構方程模型（SEM）
案例1：自我認知與經濟結果（self-esteem and economic outcome） 案例2：利他主義與環境保護（altruism and environmental value） 案例3：組織創新氣氛的驗證因子分析 案例4：媒體影響與經濟行為 案例5：自我效能與學業表現
第四講 結構方程模型	1.驗證性因子分析（擬合評估） 2.路徑分析（中介效應，調和效應，直接效應，間接效應） 3.潛變量結構方程模型 4.多樣本結構方程模型（恆等性質檢驗）

課程詳解：

第1講 微觀數據Stata處理

專題案例
o 案例1：相貌與家庭決策權：基於中國家庭跟蹤調查數據（CFPS）的研究
中國家庭追蹤調查（CFPS）是一項全國性、綜合性的社會追蹤調查項目，旨在通過追蹤收集個體、家庭、社區三個層次的數據，反映中國社會、經濟、人口、教育和健康的變遷。
o 案例2：文化融合與政治參與：基於中國綜合社會調查數據（CGSS）的研究
中國綜合社會調查（ChineseGeneral Social Survey，CGSS）始於2003 年，是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目。CGSS 系統全面地收集社會、社區、家庭、個人多個層次的數據，總結社會變遷的趨勢，探討具有重大科學和現實意義的議題。目前，CGSS 數據已成為研究中國社會最主要的數據來源，廣泛地應用於科研、教學、政府決策之中。

專題介紹
CFPS和CGSS為學術研究、教學研討和公共政策分析提供了數據基礎，那麼如何使用Stata來處理和分析這類常用數據呢？
本節課程內容將對如何使用Stata操作來分析和處理微觀數據展開深入的探討，包括如何操作變量和觀測值（查找、排序、編碼等），如何處理缺失值、如何進行異常值、重複值的檢查與處理，多個數據文件如何進行合併，以及其他常見數據問題的檢查與處理等。
Stata 變量操作知識點: 重命名: rename，標籤: label var, label value，生成新變量: gen, egen，重新編碼: recode，數據操作，排序: sort，轉換: reshape，統計指標: collapse，文件操作，合併: merge, append, joinby，Stata 函數: 數學、統計、日期、字符等。

第2講 計量分析方法

專題介紹

回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關係。這種技術通常用於預測分析，時間序列模型以及發現變量之間的因果關係。回歸分析是建模和分析數據的重要工具。本節內容不僅涉及到回歸分析，內生性也是本節重點討論的內容，工具變量（IV）估計是處理內生性問題的基本方法，在經濟學實證研究中有著極為廣泛的應用。除此之外本節還將講解處理效應（傾向得分法、匹配法等）和輸出分析結果到Word文件等。

第3講 空間計量經濟模型

專題案例

o 案例1：中國各地區旅遊協調發展的空間溢出效應
o 案例2：房價與犯罪率
o 案例3：菸草需求的地區溢出效應
o 案例4：軍事支出的鄰居效應

專題介紹
空間計量經濟學是計量經濟學的一個分支，研究的是如何在橫截面數據和面板數據的回歸模型中處理空間相互作用（空間自相關）和空間結構（空間不均勻性）結構分析。空間數據分析和建模技巧與GIS的結合，現已廣泛應用於經濟政策分析中，尤其是實產和房地產經濟[Anselin (1998a), Can(1998)], 環境和資源經濟[Bockstael (1996),Geoghegan, Wainger and Bockstael (1997)], 發展經濟[Nelsonand Gray (1997)].當面臨空間自相關時，標準的計量分析技巧通常會失效，而這種情形經常在地理或橫截面數據集中出現，這也是空間計量得以迅速發展的原因之一。
Stata 15 有了相對完整的空間計量經濟學模塊，使得基於 Stata 進行空間計量的應用研究更為方便。此次課程將結合三大領域的經典案例數據，詳細介紹如何定義空間權數矩陣、如何定義空間數據、生成空間分布圖，重點介紹空間計量模型和空間面板模型（固定效應和隨機效應）的應用，包括空間滯後模型，空間誤差模型，SLX模型 , SAC模型, 空間Durbin模型, 空間Durbin誤差模型等。此外，課程還將介紹幾種常用方法，如空間效應的Moran檢驗、空間權數矩陣的選擇、空間面板模型等，做到原理介紹和軟體實現並重。

第4講 結構方程模型（SEM）

專題案例

o 案例1：自我認知與經濟結果（self-esteem and economic outcome）
o 案例2：利他主義與環境保護（altruism andenvironmental value）
o 案例3：組織創新氣氛的驗證因子分析
o 案例4：媒體影響與經濟行為
o 案例5：自我效能與學業表現

專題介紹
結構方程模型是基於變量的協方差矩陣來分析變量之間關係的一種統計方法，是多元數據分析的重要工具。與傳統的回歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變量，並可比較及評價不同的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，可以通過提出一個特定的因子結構，並檢驗它是否吻合數據。通過結構方程多組分析，我們可以了解不同組別內各變量的關係是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
本節內容包括五大經典案例全面貫徹以下技術點：
o 探索性因子分析（擬合評估）：探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，EFA）是一項用來找出多元觀測變量的本質結構、並進行處理降維的技術。
o 路徑分析（直接效應，間接效應）
o 潛變量結構方程模型
o 多樣本結構方程模型（恆等性質檢驗）

報名方式：

請填寫表格後於12月10日前，發送「報名回執表 支付截圖」至郵箱：[e-mail]，郵件主題為：「Stata冬季訓練營 姓名 單位」完成報名及繳費。（如現場刷卡需預繳500元留位費至主辦方指定帳戶，現場刷卡後以現金方式返還）

報名回執表下載連結：https://eyun.baidu.com/s/3kWnFnHd 密碼：gocl