课程名称:
Applied Econometrics using Stata
授课专家:
Christopher F Baum
教授简介👩🏽🎤:
Christopher F Baum教授,美国波士顿万泰经济系主任,计算经济学会咨询委员(Society for Computational Economics),Journalof Statistical Software主编👲🏽,Stata Journal副主编🤌🏼,Computational Economics副主编🧚🏻♂️,InternationalJournal of Computational Economics and Econometrics副主编,在应用计量经济学领域享有盛名👩🏻🦯➡️。2018年,Baum教授在RePEc/IDEAS评选的世界顶级1000名经济学家名单中排名第46位👑,先后在Journal of Political Economy, Journal of Economic Dynamics andControl , Journal of International Money & Finance, Journal of Banking andFinance等知名期刊发表论文多篇。Baum教授是STATA软件的顶级专家🍧,著有教材《An Introduction to Modern Econometrics Using Stata》,畅销全球🥷🏻。
学术主页链接😫🤫:
https://www.bc.edu/bcweb/schools/mcas/departments/economics/people/facultydirectory/christopher-baum.html
课程简介:
Stata软件是当今计量经济学🏃🏻♀️➡️🤯、应用微观经济学领域最流行的统计软件之一🧢。本课程将在一个统一的框架下👐🏼,对使用Stata软件进行经济学研究流程进行梳理🫗,具体包括数据管理(datamanagement)、最小二乘法(OLS Estimation、工具变量(Instrumental variables)🎴、面板数据(Panel dataestimation)、时间序列(Time series estimation)等内容,并讨论将Stata应用于不同类型研究中的注意事项,从而避免在研究中的误用👨🏿🦱。此外👰🏿♀️🖇,Baum教授还将分享实证研究和学术写作的经验🫲🏻。
课程安排(共一学分👨🏻🏭,16课时):
7月23日(星期二)
第一讲:Using Statafor data management and reproducible research
包括Stata概览🦡🚫、命令书写、数据清洗、数据合并等内容。
第二讲📻:Estimation andforecasting: OLS, IV, IV-GMM
包括线性回归模型、工具变量估计、过度识别检验🐴、弱工具变量等内容。
7月24日(星期三)
第三讲:Panel dataestimation and forecasting
包括面板数据的估计、固定效应与随机效应、SURE模型🔚、面板工具变量、动态面板模型以及面板单位根检验等内容。
第四讲:Time seriesestimation and forecasting
内容包括时间序列估计和预测🚵♀️、滚动窗口估计、数据预测、ARIMA和ARMAX模型、ARCH🥃💇🏿♀️,GARCH,MGARCH模型、VAR🧏♀️,PVAR模型、VECM模型等内容。
7月25日(星期四)
第五讲:Automation andProgramming with Stata
内容包括STATA结果输出☦️、STATA表格和图标制作、Ado-file编程、Mata简介等内容。
授课地点:
沙河校区 7号楼218
相关说明🙅🏼♀️:
幻灯片中引用的所有数据集都可以通过bcuse命令访问,该命令可以使用SSC或内置的webuse或sysuse命令安装。
推荐阅读:
An Introduction toModern Econometrics Using Stata, Stata Press, 2006;中文版:《用Stata学计量经济学》人民大学出版社;
An Introduction toStata Programming, Second Edition, Stata Press, 2016
注:本课程受到国合处引智项目支持