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讲座主题：因果推断: 内生性问题与工具变量法
讲座时间：5月19日15:00-16:00
讲座概述：因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。其中，工具变量法则举足轻重，是计量研究中无法避开的挑战之一。此专题就内生性问题与解决路径、工具变量选择的方法及分类、工具变量的检验及工具变量回归模型（2SLS+GMM）等进行专题讨论，探讨工具变量法的基本思想、原理、模型、方法及适用范围，并以真实数据为演示案例，分享因果推断的思辨、工具变量回归模型的构建、应用及结果解读的路径，为发表高水平的实证研究论文奠定基础。

Stata 16 Feature highlights：
1. Lasso
2. Reporting
3. Meta-analysis
4. Choice models
5. Python integration
6. New in Bayesian analysis—Multiple chains, predictions, and more
7. Panel-data ERMs
8. Import data from SAS and SPSS
9. Nonparametric series regression
10. Multiple datasets in memory
11. Sample-size analysis for confidence intervals
12. Nonlinear DSGE models
13. Multiple-group IRT models
14. xtheckman
15. Multiple-dose pharmacokinetic modeling
16. Heteroskedastic ordered probit models
17. Graph sizes in printer points, centimeters, and inches
18. Numerical integration
19. Linear programming
20. Stata in Korean
21. Mac interface now supports Dark Mode and native tabbed windows
22. Do-file Editor—Autocompletion and more syntax highlighting

Bayesian and frequentist approaches have very different philosophies about what is considered fixed
and, therefore, have very different interpretations of the results. The Bayesian approach assumes that
the observed data sample is fixed and that model parameters are random. The posterior distribution
of parameters is estimated based on the observed data and the prior distribution of parameters and is
used for inference. The frequentist approach assumes that the observed data are a repeatable random
sample and that parameters are unknown but fixed and constant across the repeated samples. The
inference is based on the sampling distribution of the data or of the data characteristics (statistics). In
other words, Bayesian analysis answers questions based on the distribution of parameters conditional
on the observed sample, whereas frequentist analysis answers questions based on the distribution of
statistics obtained from repeated hypothetical samples, which would be generated by the same process
that produced the observed sample given that parameters are unknown but fixed. Frequentist analysis
consequently requires that the process that generated the observed data is repeatable. This assumption
may not always be feasible. For example, in meta-analysis, where the observed sample represents the
collected studies of interest, one may argue that the collection of studies is a one-time experiment.

京天演融智软件有限公司（科学软件网）作为Stata软件在中国大陆的授权经销商，我们不仅提供Stata软件，同时提供相关的培训服务。我们每年都会举办Stata软件公益培训。2019年4月每周二下午14：30，我们为大家安排了Stata软件应用专题直播培训。本次培训为公益培训，完全免费为中国用户开放，欢迎报名参加！

主讲老师
刘**，南开大学博士，曾赴爱尔兰格里菲斯学院交流学习，曾任河北金融学院教师，主讲计量经济学、统计学、与金融统计等课程。有多年SPSS软件教学经验，熟悉的软件有SPSS、Stata和EViews。

参与编写书籍《中国金融发展的收入分配效应》，参与课题包括：1）扩大中等收入群体路径研究2）冀中南地区农村金融促进农民增收的机制究3）河北省环境管制与环境效率——地区间差异与影响因素研究4）基于工业-能源-环境ＤＥＡ分析的河北省环境规制效率评价研究5）代农民弃农问题与农业：理论探讨和之道，产业结构调整过程中结构性失业的预防和治理。

培训大纲及时间安排
参考大部分用户的喜好，我们选取了Stata软件的几个应用主题给大家讲解。让大家熟练的掌握这一应用。

4月9日
14:30-16:30 数据处理及画图
1、数据处理
2、数据分析
3、绘图命令
4、多图合并

4月16日
14:30-16:30 简单回归模型估计和工具变量
1、普通小二乘估计
2、大似然估计
3、异方差
4、自相关
5、工具变量

4月23日
14:30-16:30 二元选择模型
1、logit模型
2、多元logit模型
3、多层logit模型
4、嵌套logit模型

4月30日
14:30-16:30 面板数据
1、固定效应和随机效应
2、面板工具变量法
3、异方差处理

参加方式
1. 所有学员需提前在线报名；
2. 请及时关注微信公众号「天演融智】，课程开始前以及当天我们会将软件安装程序以及如何加入培训发送微信给您，您只需点击链接按步骤加入培训即可；
3. 所有直播课程会进行录制，但具体开放时间待定，请尽量参加直播课程，便于跟主讲老师即时交流；
4. 请大家提前在线报名，直播名额有限，报满为止；
5. 本课程支持PC端、移动端所有设备平台，随时随地都可以学习；
科学软件网主要提供以下科学软件服务：
1、软件培训服务：与国内大学合作，聘请业内人士定期组织软件培训，截止目前，已成功举办软件培训四十多期，累计学员2000余人，不仅让学员掌握了软件使用技巧，加深了软件在本职工作中的应用深度，而且也为**业人士搭建起了沟通的桥梁；
2、软件服务：提供软件试用版、演示版、教程、手册和参考资料的服务；
3、解决方案咨询服务：科学软件网可向用户有偿提供经济统计、系统优化、决策分析、生物制药等方面的解决方案咨询服务；
4、软件升级及技术支持服务：科学软件网可向用户提供软件的本地化技术支持服务，包括软件更新升级、软件故障排除、安装调试、培训等;
5、行业研讨服务：科学软件网会针对不**业，邀请国内外以及软件厂商技术人员，不定期在国内举办大型研讨会，时刻关注*技术，为国内行业技术发展提供导向。
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