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STATA軟件是一款國際上非常流行的優秀的統計軟件。STATA強大的統計與計量分析功能、精致的繪圖、簡單易行的窗口操作、簡練便捷的編程、強大的MATA矩陣運算、豐富的網絡資源等功能使其成為世界上用戶多的軟件之一，被高度評價為“數據分析的操作系統”，而不簡單是一款“數據分析軟件”。STATA是眾多研究機構和公司在數據分析中的首選軟件，并被很多國家和國際組織指定為官方使用軟件。STATA不僅可以實現諸多的統計分析方法，如單元統計、多元統計等內容；還包括了許多經典和前沿的計量模型，如單方程回歸模型、離散選擇模型、分位數回歸、時間序列分析、面板數據分析、蒙特卡洛模擬和自舉法等。用戶可以通過STATA進行各種預測，包括線性預測、非線性預測、動態預測等；或者對參數和模型進行各種檢驗，比如似然比、Hausman檢驗、Granger因果檢驗、嵌套Cox檢驗等。除了STATA內設的OLS、GLS、NLS、ML、TSLS、GMM等估計方法之外，用戶還可以自己設定似然估值函數進行NLS、ML估計和GMM估計，或者利用MATA的優化模塊進行數值優化或者模型優化。
課程大綱:
初級培訓課
章節
內容
Stata簡介
Stata軟件的一些技術參數；STATA概貌；輸入和導入數據；存儲和導出數據；瀏覽資料；執行指令；數據預處理；log文件；do文檔；結果輸出到Excel、Word、LaTeX；初次使用Stata時要注意的問題
數據處理
變量轉換的技巧；分位數；重復樣本值的處理；缺失值的處理；奇異值的處理；資料的合并和追加；重新組合數據；字符型變量的處理；分類變量的分析；時間序列數據的處理；面板數據的處理；數據的查驗和比較。
Stata繪圖
Stata經典圖形示例；Stata繪圖常用技巧；復雜圖形制作技巧。
矩陣
兩種Stata矩陣語言；MATA語言初步；矩陣的基本操作；矩陣的進一步說明。
STATA編程初步
Stata程序簡介；循環與控制語句；常用的編程技巧；Stata程序包的完整編寫過程。
高級培訓課程
普通小二乘法
簡介；OLS估計；線性回歸模型；估計結果的解釋；假設檢驗；統計推斷；方差分析；bootstrap抽樣與估計；模型的設定和篩選；對特殊樣本點的檢驗和處理；變截距；Chow檢驗；逐步回歸法；多重共線性；嵌套(nested)模型與非嵌套模型；結果輸出等。
廣義小二乘法
估計方法；異方差；序列相關；似無相關模型等。
多元統計分析
因子分析；聚類分析；生存分析與事件計數模型。
大似然法
MLE的基本原理；MLE的基本步驟；ml命令；暫時性變量的使用；非線性設定；Logit模型；Probit模型；初始值的設定；程序的勘誤和調試；似然比檢驗(LR test)等。
時間序列分析
時間序列數據的處理；ARIMA模型；VAR模型；非平穩時間序列簡介；單位根檢驗；協整分析；GARCH模型。
面板數據模型
靜態面板模型：固定效應模型、隨機效應模型；時間效應、模型的篩選和常見問題；異方差、序列相關和截面相關；多方程模型；內生性問題與IV-GMM估計；面板隨機系數模型；面板隨機邊界分析；動態面板模型；面板單位根檢驗；面板協整分析。
傾向值分析
為何和何時需要傾向值分析；傾向值匹配及相關模型；使用非參數回歸的傾向值分析；選擇偏差與敏感性分析
投入產出分析與矩陣運算
投入產出分析概述；運用Stata做投入產出分析。
結構方程模型
結構方程模型簡介；經典案例講解；模型的檢驗。
空間計量分析
空間計量建模初步；空間截面回歸；空間效應分解；MORAN測算；空間收斂分析方法
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總部李老師
