中科信软Stata培训.Stata技术支持与咨询
发布机构：
北京中科信软科技有限公司
发布时间：2020-09-17
培训目的：
使学员熟练使用Stata进行实证分析工作，主要包括：
(1)掌握多种常用的估计方法（如普通较小二乘法、广义较小二乘法、非线性较小二乘法、较大似然估计、iv估计和gmm）；
(2)学会估计和分析时间序列和面板数据常用模型（如单位根检验、协整分析、var、固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型、面板单位根检验和面板协整分析等等）；
(3)学会编写一个完整的Stata程序；
(4)学会应用Stata进行抽样和模拟分析，包括bootstrap和monte carlo模拟分析
使学员熟练使用Stata进行实证分析工作，主要包括：
(1)掌握多种常用的估计方法（如普通较小二乘法、广义较小二乘法、非线性较小二乘法、较大似然估计、iv估计和gmm）；
(2)学会估计和分析时间序列和面板数据常用模型（如单位根检验、协整分析、var、固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型、面板单位根检验和面板协整分析等等）；
(3)学会编写一个完整的Stata程序；
(4)学会应用Stata进行抽样和模拟分析，包括bootstrap和monte carlo模拟分析
培训内容：
计量分析与Stata应用
1. 普通较小二乘法（OLS）
1.2 解读OLS回归结果
1.3 残差分析与稳健型估计
1.4 管理多个回归结果
2. 广义较小二乘法（GLS）
2.1 GLS的基本思想
2.2 异方差
2.3 序列相关
2.4 似无相关模型（SUR）
3. 非线性较小二乘法（NLS）
3.1 NLS的基本思想
3.2 NLS程序的编写
3.3 范例：估计动态部分调整模型
4. 较大似然估计（MLE）
4.1 MLE的基本原理
4.2 似然函数的设定
4.3 程序的调试、起始值的设定和相关问题
4.4 范例：线性回归模型、Logit模型、Probit模型
5. 工具变量法与GMM
5.1 内生性问题与工具变量法
5.2 两阶段较小二乘法（2SLS）
5.3 广义矩估计法（GMM）
5.4 过度识别检验（Sargan检验与Hausman检验）
等............课程
中科信软高级技术服务机构特色：
①学员提前预约，选择上课时间。一人一机。
②有实际工作经历、教学经验丰富的专职教师授课，练习有教师辅导，及时解答学生问题。
③根据学生的接受能力授课，保证学生掌握一节课后，再讲授下一节课内容，由浅入深，循序渐进，学会为止。
④采用“案例教学法”和“互动教学法”，让您轻松学习掌握知识。
⑤全国各大城市都有授课点，可根据学员情况就近安排，也可线上学习
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