五一开班 | “结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”工作坊之三
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001.
/ 课程简介/
① 结构估计的含义
② 生命周期模型介绍
③ 动态公司金融模型介绍
④ 空间一般均衡模型介绍
⑤ 结构估计的应用
⑥ 结构估计实例1:居民消费行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)
⑦ 结构估计实例2:企业投资行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)
⑧ 研究经验分享
各类叠加不超过7.5折
详情请咨询汪老师(17816181460)
002.
/ 「结构模型」主讲嘉宾/
003.
/ 「结构模型」课程安排/
课程安排:结构估计入门
① 结构估计的含义
② 生命周期模型介绍(用于分析居民行为)
③ 动态公司金融模型介绍(用于分析企业行为)
④ 空间一般均衡模型介绍(用于分析空间经济行为)
⑤ 结构估计的应用(包括但不限于反事实模拟、政策分析、最优政策)
② 结构估计实例2:企业投资行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)
③ 结构估计研究经验分享
004.
/ 报名信息 /
▍缴费信息
开户银行: 中国银行杭州大学城支行
银行账户:6232636200100260588
005.
/ 关于我们 /
结构模型又称为结构计量模型,是将经济学模型和统计模型结合,用于估计描述现实的深层参数,模拟现实世界,以便合理地评估政策效果的实证工具。结构模型通过建立引起因果关系的数据生成具体方式(机制)的模型来解决简化型中的问题。模型中明确地指明了一些重要的外部因素(如政策)是如何影响通过某些参数来影响参与人决策的,那么通过改变这些外部因素并结合现有数据所估计出来的参数,结构模型便可以提供一系列反事实推断,对政策的制定有重要的意义。政策评估需要建立在理解对政策不变的“深层”参数之上。在结构式方法中,理论和实证的联系是紧密的。由于其建模技术的优雅和深刻,不仅是当今经济政策评估领域的前沿,也是发展经济理论的有力武器,在世界顶级期刊中,采用结构模型建模的文章引起广泛关注和引用,为所在学科的理论发展和政策评估带来深刻影响。
实证研究过程中学者普遍面临数据获取、清洗和编码的两大问题。在前大数据时代,一般使用实验法、调查问卷、访谈或者二手数据等方式,将数据整理为结构化的表格数据,之后再使用计量分析方法对数据进行分析。但大数据时代,网络数据成为亟待挖掘的潜在宝藏,大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于海量网页中。那么对于经管为代表的人文社科类专业科研工作者而言,通过Python可以帮助学者解决使用Web数据进行科研面临的两大问题,即:①从网络世界中高效地采集数据 ②从纷杂的文本数据抽取文本信息。
在获取数据及文本信息后,需要使用计量方法对数据进行分析处理。Stata、ArcGIS、Matlab等软件功能日益强大,理论也与时俱进。前沿分析固然可能会给你的Paper加分,但不理解其理论依据,会导致前沿方法的滥用, 使你的研究大为失色。
DSGE,全称是dynamic stochastic general equilibrium,即动态随机一般均衡模型。是目前在宏观经济学研究占重要地位(甚至是主导地位)的模型方法,主要用于讨论经济增长、经济周期以及讨论政策工具效果(财政和货币政策)。我们需要对DSGE的深入学习。
为此,本次五一工作坊特别邀请七位走在理论实证、数据分析前沿的学者,为广大热爱经济学的学生、青年教师,讲解当下前沿模型的核心思想,基于Matlab、ArcGIS、Stata、Python等软件的实践操作。在这个知识与思想碰撞的时代,我们将与您分享最前沿的思想与实践技巧!为您带来最前沿计量经济理论与扎实操作并重的高质量课程。
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