課程目錄:高級計量經(jīng)濟學及Stata培訓
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課程大綱:

          高級計量經(jīng)濟學及Stata培訓

 

 

 

第一講,OLS理論

著重介紹小樣本與大樣本OLS,以及相應的普通標準誤、異方差穩(wěn)健標準誤、異方差自相關(guān)穩(wěn)健標準誤、聚類穩(wěn)健標準誤、自助標準誤(bootstrap standard errors)。深切理解OLS的原理與適用條件,是一切計量原理的基礎。

 

第二講,OLS應用

包括虛擬變量,交互項,機制(mechanism)檢驗,核心變量與控制變量的區(qū)別(控制變量的內(nèi)生性),廣義小二乘法(GLS)。

第三講,Stata快速入門

及時地介紹Stata知識,以OLS在Stata的實現(xiàn)作為入門,體會Stata的簡單與強大。

第四講,工具變量法

由于雙向因果、遺漏變量、度量誤差的普遍存在,內(nèi)生性是實證研究的常見難題,而工具變量法是解決內(nèi)生性的利器,包括2SLS、GMM、近乎外生的IV,控制函數(shù)法(Control Function)等。

第五講,二值選擇模型

被解釋變量為虛擬變量的二值選擇模型有著廣泛的應用。包括Probit,Logit,MLE,QMLE,ivprobit,以及二值選擇模型中的交互效應等。

第六講,靜態(tài)面板

面板數(shù)據(jù)由于能控制個體異質(zhì)性(heterogeneity),緩解遺漏變量偏差,在實踐中越來越重要。靜態(tài)面板是常見的面板,包括個體固定效應、隨機效應、時間固定效應、雙向固定效應、個體時間趨勢、交互固定效應(interactive fixed effects)、面板工具變量法(Panel IV)等。

第七講,動態(tài)面板

經(jīng)濟現(xiàn)象常具有某種慣性或部分調(diào)整,即被解釋變量的滯后值出現(xiàn)在方程右邊。動態(tài)面板也因為可自帶工具變量而應用廣泛。包括差分GMM、水平GMM與系統(tǒng)GMM等。

第八講,非參數(shù)與半?yún)?shù)估計(Nonparametric and Semiparametric Estimations)

非參與半?yún)⒎椒ㄓ捎谄浞€(wěn)健性而日益進入標準的計量工具箱,包括核密度估計、核回歸、K近鄰回歸、局部線性回歸、局部多項式回歸、LOWESS回歸、半?yún)?shù)回歸等。

第九講,隨機實驗與自然實驗

實驗方法因其可信度而日益興起,成為實證研究的“黃金標準”,包括隨機實驗、第一類與第二類自然實驗。

第十講,雙重差分法(Difference-in-Differences,簡記DID)

雙重差分法利用面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,可克服部分內(nèi)生性,是研究政策或項目處理效應(treatment effects)的常用工具。內(nèi)容包括雙重差分法、多期異時DID、平行趨勢檢驗、廣義DID、三重差分法等。

第十一講,匹配估計量(Matching Estimators)

匹配估計量是反事實因果推斷的重要方法,包括傾向得分匹配(Propensity Score Matching)、馬氏近鄰匹配(NN Matching)、粗糙化精確匹配(CoarsenExact Matching),以及雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)。

第十二講,斷點回歸(Regression Discontinuity Design)與拐點回歸(Regression KinkDesign)

由于在斷點附近存在局部隨機分組,故斷點回歸的效力接近于隨機實驗,日益為研究者所青睞。內(nèi)容包括精確斷點回歸、模糊斷點回歸、密度(操縱)檢驗、穩(wěn)健性檢驗、拐點回歸等。

第十三講,合成控制法(Synthetic Control Method)

在評價某處理地區(qū)的政策效應時,將控制地區(qū)進行優(yōu)的線性組合,以構(gòu)造合成控制地區(qū)進行對比,這是估計處理效應的新興強大方法。包括合成控制法的原理、算法與安慰劑檢驗等。

第十四講,回歸控制法(Regression Control Method)

與合成控制法類似,但回歸控制法使用回歸法來構(gòu)成反事實的控制地區(qū)(Hsiao et al., ),比合成控制法更為簡便易行。

第十五講,異質(zhì)性處理效應(Heterogeneous treatment effects)

包含異質(zhì)性工具變量法的局部平均處理效應(Local Average Treatment Effect,簡記LATE),以及雙向固定效應模型的異質(zhì)性處理效應(de Chaisemartin and D'Haultfoeuille, 2020)、模糊雙重差分法(fuzzyDID)等。


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