          Stata初级培训

第1讲 Stata基础操作

1.1 Stata介绍

1.2 Stata菜单操作

1.3 Stata命令与帮助文件

1.4 do文件创建与优化

1.5 标量与矩阵

1.6 Mata矩阵创建与应用

第2讲 Stata程序与编程

2.1 局域暂元与全局暂元

2.2 条件与循环语句

2.3 程序入门与语法解析

2.4 ado文件

2.5 Stata示例: LM和GMM估计的代码编写

第3讲 数据管理与可视化

3.1 各类数据的导入与导出

3.2 纵横向数据合并

3.3 加总与转置

3.4 Wind数据转换为Stata面板数据

3.5 数据描述性统计

3.6 数据的图形显示

第4讲 线性回归模型

4.1 regress估计与结果解释

4.2 R2分解与边际效应

4.3 异方差、聚类-稳健标准误

4.4 模型设定检验与模型的诊断

4.5 模型的稳健性检验

4.6 样本内预测与加权的预测

4.7 例文软件实现与解读：

Bhaskaran K, Gasparrini A,Hajat S, et al. Time series regression studies in environmental epidemiology

[J]. International journal of epidemiology,

第5讲 线性工具变量回归（IV）

5.1 内生性与工具变量

5.2 IV估计量：IV、2SLS和GMM

5.3 恰好与过度识别模型的IV估计

5.4 弱工具变量

5.5 3SLS系统估计

5.6 相关随机系数模型的工具变量估计量

5.7 例文软件实现与解读：

AcemogluD, Johnson S, Robinson J A. The colonial origins of comparative development: An empirical investigation[J]. American Economic Review,

第6讲 中介效应与调节效应（IV）

6.1 中介效应模型与检验方法

6.2 调节效应模型与边际效应分解

6.3 中介调节效应模型与检验方法

6.4 调节中介效应模型与检验方法

6.5 中介效应的4种效应分解：med4way

6.6 例文软件实现与解读：

李姝等. 非控股股东参与决策的积极性与企业技术创新[J]. 中国工业经济,

第7讲 静态线性面板数据模型

7.1 面板数据管理

7.2 估计量比较：混合OLS、组内、组间与一阶差分

7.3 究竟该用固定效应还是随机效应模型

7.4 截面相依、异方差与序列相关条件下的面板模型估计

7.5 内生性与IV估计

7.6 高维交互固定效应：reghdfe与ivreghdfe

7.7 例文软件实现与解读：

谢呈阳,胡汉辉.中国土地资源配置与城市创新：机制讨论与经验证据[J].中国工业经济,

第8讲 双重差分模型（DID）

8.1 政策评估两类偏误：时间效应与选择偏误

8.2 同一时点政策实施的DID

8.3 多时点政策实施的DID

8.4 平行趋势假设检验

8.5 安慰剂检验：随机生成实验组

8.6 例文软件实现与解读：

曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,

第9讲 分位数回归模型（QR）

9.1 为什么需要分位数回归

9.2 QR的估计方法

9.3 内生性分位数回归

9.4 计数数据的QR

9.5 分位数系数图示法

9.6 面板分位数估计及内生性初探

9.7 广义分数模型估计