 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/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】：領館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
◆小班教學，教學效果好
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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1. 普通最小二乘法（OLS）
1.1OLS的基本原理
1.2解讀OLS回歸結(jié)果
1.3殘差分析與穩(wěn)健型估計
1.4 殘差分析與穩(wěn)健型估計
1.5 管理多個回歸結(jié)果
2.廣義最小二乘法（GLS）
2.1 GLS的基本思想
2.2 異方差
2.3 序列相關
2.4 似無相關模型（SUR）
3.非線性最小二乘法（NLS）
3.1 NLS的基本思想
3.2 NLS程序的編寫
3.3 范例：估計動態(tài)部分調(diào)整模型
4.最大似然估計（MLE）
4.1 MLE的基本原理
4.2 似然函數(shù)的設定
4.3 程序的調(diào)試、起始值的設定和相關問題
4.4 范例：線性回歸模型、Logit模型、Probit模型
5.工具變量法與GMM
5.1 內(nèi)生性問題與工具變量法
5.2 兩階段最小二乘法（2SLS）
5.3 廣義矩估計法（GMM）
5.4 過度識別檢驗（Sargan檢驗與Hausman檢驗）
5.5 弱工具變量問題
6.時間序列分析
6.1 時間序列資料的處理
6.2 ARIMA模型
6.3 向量自回歸（VAR）模型：估計和檢驗
6.4 向量自回歸（VAR）模型：因果檢定和沖擊反應
6.5 單位根檢驗
6.6 協(xié)整分析和誤差修正模型
6.7 ARCH模型（GARCH，E-GARCH，T-GARCH）
7.面板數(shù)據(jù)模型
7.1 靜態(tài)面板模型：固定效應 v.s. 隨機效應
7.2 時間效應、模型的篩選和常見問題
7.3 異方差、序列相關和截面相關
7.4 內(nèi)生性問題（面板IV-GMM估計）
7.5 動態(tài)面板模型（Difference GMM和System GMM）
7.6 面板隨機系數(shù)模型
7.7 面板隨機前沿模型
7.9 面板協(xié)整分析
8.STATA高級程序
8.1暫元的高級功能
8.2暫時性物件
8.3輸入項
8.4輸出項
8.5可分組執(zhí)行的程序
8.6可重新顯示結(jié)果的程序
8.7子程序
8.8程序勘誤與調(diào)試
8.9幫助文件的編寫
9.模擬分析（Simulation）與自體抽樣（Bootstrap）
9.1隨機數(shù)的產(chǎn)生和常用分布
9.2Bootstrap
9.3 Jackknife（刀切法）
9.4 Permutation Tests（組合檢驗）
9.5 Monte Carlo Simulation（蒙特卡羅模擬分析）
9.6 模擬數(shù)據(jù)的
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