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　    ◆時： 共5部份,30學時
        
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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

培訓對象 從事金融、計算機、數據挖掘、經濟、計量經濟數據分析、機器學習、農業、林業、醫藥與醫學、環境、能源、電力、軟件等行業相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生、碩士、博士等相關人員，以及Stata軟件廣大愛好者。 主題 培訓內容 第一部分 ? Stata概述 1.Stata軟件的一些技術參數； 2.STATA概述； 3.log文件；4.執行指令的幾種方式；5.打開和保存Stata文件；6.瀏覽資料； 7. ? Stata語法（變量；時間變量；樣本區間；權重；選項；前綴）； 8.?因子變量：虛擬變量、雙重差分法；9. 注意事項。 Stata對模型的處理 1.?模型估計（線性回歸模型和非線性回歸模型）；2. 參數檢驗（線性約束、非線性約束、似然比檢驗、Hausman檢驗）；3. 模型的線性預測、非線性預測；4. 邊際效應分析；5. 穩健推斷與自舉標準差；6. 結果輸出到Word、Excel、LaTeX。 *?案例詳解及應用 第二部分 線性回歸 模型 1.?變量分布特征的考察：（1）直方圖、核密度圖、條形圖、盒形圖；（2）正態性檢驗、正態性變換。 2.?線性模型：（1）為何需要大樣本理論；（2）統計量的大樣本性質與假設。 3.?內生性問題：（1）工具變量估計、兩階段最小二乘法、廣義矩估計、控制函數法；（2）內生性檢驗、過度識別約束檢驗）、弱工具變量檢驗。 *?案例詳解及應用 面板模型 1.Stata對面板數據的處理與定義。 2.靜態面板模型：（1）固定效應模型、隨機效應模型；（2）時間效應、模型的篩選和常見問題；（3）異方差、序列相關和截面相關；（4）內生性問題與IV-GMM估計；（5）面板隨機系數模型；（6）面板隨機邊界分析； 3.動態面板模型； 4.面板數據的平穩性問題：（1）面板單位根檢驗；（2）面板協整分析。 *?案例詳解及應用 第三部分 Stata編程 1.Stata程序簡介；2.局部宏與全局宏；3標量簡介；4.循環結構；5.常用的編程技巧；6.Stata程序包的完整編寫過程；7.矩陣簡介；8.使用Stata命令的結果 *?應用案例與詳解：分位數回歸等 極大似然估計 1.最大似然估計法的定義2.線性回歸模型的最大似然估計3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估計的數值解 6.最大似然估計函數7.信息矩陣與無偏估計的最小方差8.最大似然法的大樣本性質 9.最大似然估計量漸近協方差矩陣10.三類漸近等價的統計檢驗11.對正態分布假設的檢驗 *?應用案例與詳解：異方差問題的極大似然估計等 受限因變量模型 1.?二項響應模型：（1）Probit、Logit模型；（2）內生性情況下的二項響應模型。 2.?角點解響應模型：（1）Tobit模型、Two-part ? Hurdle模型；（2）內生情況的處理。 3.?計數數據模型：（1）泊松回歸、負二項回歸模型；（2）內生情況的處理。 *?應用案例與詳解 樣本選擇 1.?缺失值對估計結果的影響；2.截斷模型； 3. Heckman兩步法、控制函數法。 *?應用案例與詳解 第四部分 反事實分析與政策評估 1.處理效應：（1）反事實分析與選擇偏差；（2）回歸調整法（3）傾向得分法；（4）匹配法 。 2.斷點回歸、模糊斷點回歸、雙重差分法。 *?應用案例與詳解 空間計量分析 1.?常見的空間計量模型；2. 如何繪制空間分布圖（地圖文件的轉換；空間分布圖）； 3.?空間回歸模型；（1）空間權數矩陣；（2）空間滯后模型；（3）空間誤差模型；（4）SARAR模型； *?應用案例與詳解：經濟增長的收斂分析 第五部分 分數數據與久期數據 1.生存函數、風險函數；比例風險模型；Cox回歸模型。 2.分數Probit、分數Logit回歸模型。 *?應用案例與詳解 半參數分析與貝葉斯分析 1.?半參數分析：部分線性模型；單指數模型。 2.?貝葉斯分析：MCMC方法；線性模型的貝葉斯估計；非線性模型的貝葉斯估計。 *?應用案例與詳解