【Stata培训】2017年1月寒假特训_连玉君主讲

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在第 1-2讲中 ,笔者会以一篇文章为实例，说明Stata的基本语法结构，并对数据处理过程中的关键问题进行介绍，如离群值的处理、文字变量的处理等。就我个人的经验而言，数据处理能力的高低直接决定实证分析的效率，而对于离群值的处理是否妥善会直接影响全文结果的稳健性，是多数人不够重视但却至关重要的问题。

第 3讲中 介绍 Stata编程的基础知识。但凡提及写程序，很多人都会产生恐惧心理，其实，一旦掌握了最基本的原理和语法格式，Stata中的程序设定并没有想象的那么困难。更为重要的是，对于多数人而言，由于并不需要写完整的ado文档，因此只需要学会最基本的条件语句和循环语句即可，难度又会进一步降低。

第 4讲 介绍实证分析中的模型设定和结果解释问题。很多人会觉得 OLS过于简单，但Top期刊中使用最多的仍然是OLS，如何合理的构建模型、解释结果便成为实证分析中必须掌握的。笔者精选了大家经常面临的几个专题并结合论文进行讲解，包括：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，还有在经济学和金融学中相对较新的R2贡献度分析。

第 5讲 介绍几种处理内生性问题的常用方法，包括传统的 IV-GMM估计，以及倍分法（Difference in Difference, DID）。掌握这些方法有助于大家合理控制内生性问题，以便得到更为可信的结论。

第 6讲 通过 Monte Carlo模拟介绍时间序列的基础知识，包括AR过程、MA过程，以及ARIMA过程的时序特征；白噪声和随机游走过程的时序特征，以此为基础介绍伪回归和协整分析的相关理论；GARCH模型的基本原理和时序特征。通过这些内容的学习，对于估计和分析时间序列模型有很大的帮助。

第 7讲 介绍了目前广泛应用的面板数据模型。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，笔者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？

第 8讲 介绍论文写作与发表相关的一些经验。作为南方经济的责任编辑，经济研究、金融研究等期刊的匿名审稿人，以及学位论文的评阅人，我发现很多论文虽然有很好的想法，但往往因为如下原因而无法通过评审。其一，缺乏严谨规范的文献综述，使得读者难以判断文章的学术贡献；其二，实证分析部分虽然使用了比较前沿的方法，但基础工作不够扎实，如研究设计不合理、样本的筛选过程不严谨、离群值未妥善处理、结论的稳健性值得怀疑等；其三，实证结果的呈现方式不妥，论文的排版不够精致，对于专业术语的表述不严谨，结果的分析不深入等。为此，在本讲中，我将主要介绍如下两个个问题：一是如何收集、管理和研读文献；二是如何投稿、修改和发表论文。

初级班课程大纲

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