| 金融與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理STATA應(yīng)用課程培訓(xùn)班 |
課程簡介 |
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Stata作為一個(gè)界面友好、編程簡單、功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)軟件，Stata越來越引起國內(nèi)用戶的關(guān)注和重視。Stata是一套完整的、集成的統(tǒng)計(jì)分析軟件包，可以滿足您用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和圖形的所有需要，尤其是面板數(shù)據(jù)的處理。為了推進(jìn)國內(nèi)高校經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析學(xué)的教學(xué)和科研工作，促進(jìn)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和應(yīng)用的發(fā)展，特于2013年1月23日－26日（四天）舉辦“金融與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理STATA應(yīng)用課程學(xué)習(xí)班”。課程內(nèi)容側(cè)重實(shí)例教學(xué)和上機(jī)操作輔導(dǎo)教學(xué)，結(jié)合實(shí)際Stata軟件操作系統(tǒng)講授金融與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)各種數(shù)據(jù)整理和分析方法。
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班級(jí)規(guī)模及環(huán)境 |
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為了保證培訓(xùn)效果，增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，我們堅(jiān)持小班授課，每期報(bào)名人數(shù)限3到5人，多余人員安排到下一期進(jìn)行。 |
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開課時(shí)間和上課地點(diǎn) |
上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：SAS：2025年11月17日..合作共贏....實(shí)用實(shí)戰(zhàn)....用心服務(wù)..........--即將開課--........................ |
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學(xué)時(shí)和學(xué)費(fèi) |
☆課時(shí)： 共5天,30學(xué)時(shí)
◆外地學(xué)員：代理安排食宿（需提前預(yù)定）
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
專注高端培訓(xùn)17年，曙海提供的課程得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可，學(xué)員的能力
得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)。
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
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新優(yōu)惠 |
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☆團(tuán)體報(bào)名優(yōu)惠措施：兩人95折優(yōu)惠，三人或三人以上9折優(yōu)惠 。注意：在讀學(xué)生憑學(xué)生證，即使一個(gè)人也優(yōu)惠500元。 |
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質(zhì)量保障 |
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1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,培訓(xùn)老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持，充分保證培訓(xùn)后出效果；
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 。專注高端培訓(xùn)13年，曙海提供的證書得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可，學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)。 |
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課程大綱 |
課程內(nèi)容： |
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(1) 上市公司交易和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理專題 |
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(2).上市公司公司治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)整理專題 |
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(3). 大量中間結(jié)果的輸出（大量CAMP模型的估計(jì)） |
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(4). 如何構(gòu)造對(duì)照組樣本 |
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(5). 檢驗(yàn)結(jié)果和回歸結(jié)果的格式化輸出方案、并表輸出方法 |
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(6). 事件研究方法專題 |
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(7).密集計(jì)算方法：Jackknife, bootstrap |
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(8).密集計(jì)算方法：cross validation and imputation |
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