五一开班 | “结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”工作坊之六

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大家好，五一劳动节假期我们将迎来了新的一期“结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”工作坊，欢迎大家报名参加。我们将分七次为大家介绍本次工作坊的详细内容，敬请期待。

五一工作坊06.

/ Stata实证前沿（二）司继春/

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/ 课程简介/

▍时间

2022年五一期间（具体时间待定）

▍地点

线上直播（电脑端与手机端皆可播放）

▍主讲嘉宾

王非（中国人民大学）、司继春（上海对外经贸大学）、李光勤（安徽财经大学）、邹建文（中南财经政法大学）、邓建鹏（上海财经大学）、王文甫（四川大学）、邓旭东（哈尔滨工业大学）、刘文革（课程总策划）、谢杰（课程总协调）

▍授课方式

Python3.7.5   Matlab R2018b及以上   Stata 14及以上

每天6小时（8:30 — 11:30；14:00 — 17:00）+ 30分钟答疑（部分课程晚间18:30-21:30进行）

开课前建立微信答疑群，长期有效，随时与老师探讨

▍授课内容

① 计量经济学中的假设检验

② 回归中的权重及非参数估计

③ LATE与断点回归

④ 计量经济学与机器学习：基本方法与前沿介绍

详细课程安排见下文

▍价格

Stata实证前沿（二）：2000元；回放10天

▍优惠政策

个人报名优惠：报名两位老师的课程9折；三位老师的课程8折；四位及以上老师的课程7.5折；老学员9折；学生优惠200元/人。

团队报名优惠：三人成团及以上9折；五人成团及以上8折

各类叠加不超过7.5折

详情请咨询汪老师（17816181460）

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/ 「实证前沿（二）」主讲嘉宾 /

司继春（慧航），上海对外经贸大学统计与信息学院助理教授，主要研究领域为微观计量经济学、产业组织理论。在 Journal of Business and Economic Statistics、《财经研究》等学术刊物上发表多篇论文。其实，大家更熟悉的是知乎上作为计量经济学优秀答主的[慧航]，拥有 302588 个关注者，获得过 164186 次赞同，他就是司继春老师—— [慧航]。

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/ 「实证前沿（二）」课程安排 /

▍第一天上午、下午

1. 计量经济学中的假设检验

① 假设检验的基本概念

② 标准误计算方法与比较

③ 基本的假设检验方法：单参数与多参数检验

④ 如何做跨方程联合检验？

⑤ Fisher’s exact p与安慰剂检验

⑥ Bootstrap的思想和实践

2. 回归中的权重及非参数估计

① 权重的使用：Why, When and How?

② 局部线性与局部多项式估计

③ 非参数估计中超参数的选择方法

▍第二天上午、下午 

3. LATE与断点回归

① 局部平均处理效应：从实验说起

② 局部平均处理效应的解释与应用

③ 精确断点回归的识别与估计

④ 模糊断点回归的识别与估计

⑤ 聚束（Bunching）分析介绍

4. 计量经济学与机器学习：基本方法与前沿介绍

① LASSO回归的理论与使用

② 计量经济学中的LASSO：前沿与应用介绍

③ 决策树与随机森林

⑤ 决策树在因果推断中的使用介绍

⑥ Double machine learning及其在因果推断中的应用介绍

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/ 报名信息 /

▍参加对象

全国高等院校及研究机构从事经济科学研究的青年师生。尤其适合那些希望掌握高级实证方法，提升量化研究设计能力和国家课题申报能力的研究者。

▍报名时间

 从即日起

▍报名咨询

17816181460（同微信）（汪老师）

▍缴费信息

单位：杭州国商智库信息技术服务有限公司

开户银行： 中国银行杭州大学城支行

银行账户：6232636200100260588

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/ 关于我们 /

为推动我国经济、统计等社会科学量化研究方法学习与应用，培养和训练社会科学相关领域的青年学者、硕博士研究生，促进社会科学相关领域研究方法科学化规范化，“结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”五一工作坊为广大学者提供了一个高水平学术交流、研究方法普及与研究经验分享的平台。工作坊采用模块式教学方法，不仅侧重经济、统计等社会科学量化基本方法的介绍，而且更加注重研究设计与研究选题训练，注重理论实践相结合，培养学员社会科学量化分析研究的综合能力。

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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