章节 |
内容 |
学时 |
Stata简介 |
Stata的特点与功能;Stata的界面介绍;基本设定方法。 |
1课时 |
数据管理 |
对目录和文件的操作;数据的导入与导出(文本文件、Excel文件);数据文件的检查;对变量和观测值的操作; 标签和注释;数据排序;缺失值的处理;重复观测值的处理;长数据与宽数据的转换;文件合并;随机抽样随机数生成;生成变量的统计指标 数据;时间序列的定义;面板数据的定义;将数据、矩阵或模型输出到Office Word或Excel中;其它问题的处理。 |
3学时 |
统计分析与作图 |
描述统计;参数检验;非参数检验;方差分析;相关分析;直方图、核密度图、散点图、连线图、区间图、针状图 、钉状图、盒状图、柱状图、函数作图等。 |
2学时 |
多元统计分析 |
主成分分析;因子分析;聚类分析;判别分析;典型相关分析。 |
2学时 |
线性模型 |
OLS估计;异方差检验与加权LS;自相关检验与GLS;内生性检验与工具变量估计、GMM估计;多重共线性检验与分 步回归;线性约束的检验;非线性约束的检验;似然比检验等;线性预测;非线性预测等;模型的稳定性检验;分位数回归。 |
4学时 |
非线性模型 |
非线性检验;NLS估计、检验和预测;生长曲线模型;Box-Cox回归。 |
1学时 |
系统方程 |
多元回归模型;似不相关回归;联立方程模型的3SLS估计、LIML估计和GMM估计;跨方程的参数约束检验;系统方 程的预测等。 |
1学时 |
离散选择模型 |
二项选择模型(Logit、Probit、Gompit;边际影响;预测;模型评估;ROC曲线);排序选择模型;多项选择模 型。 |
2学时 |
受限因变量 |
截断数据;归并数据;Tobit模型。 |
1学时 |
时间序列分析 |
ARIMA模型;VAR模型;结构VAR模型;单位根检验;协整检验;VEC模型;脉冲响应和方差分解;GARCH模型;动态 预测;滚动回归;带有结构突变的单位根检验;非线性时间序列模型。 |
8学时 |
面板数据分析 |
线性模型的固定效应、随机效应估计、GLS估计;面板数据的异方差和自相关问题;面板联立方程模型;工具变量 估计;变系数模型(随机系数模型);动态面板;GEE和分层混合效应模型;面板Probit模型;面板随机边界模型;非线性面板模型;面板单位 根检验;面板协整分析。 |
8学时 |
Stata编程 |
Stata的语法和函数;do文件与ado文件;宏与宏函数;程序控制语句;如何编写程序;蒙特卡洛模拟与自举法;极 大似然估计;如何为程序编写帮助文件。 |
4学时 |
Mata运算 |
Mata函数;Stata与Mata之间的数据调用;如何编写自己的Mata函数;最优化方法;如何在ado文件中运行Mata函 数。 |
4学时 |