计量经济学及Stata应用

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didplacebo:DID安慰剂检验的Stata新命令(中)

或网易云课堂购买)陈强,《机器学习及R应用》,高等教育出版社,2020年11月,472页,双色印刷陈强,《机器学习及Python应用》,高等教育出版社,2021年3月,632页,双色印刷(c)
2023年8月24日
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didplacebo:DID安慰剂检验的Stata新命令(上)

DID)。本期推文将首先介绍标准DID的安慰剂检验操作。二、DID安慰剂检验的原理以标准DID为例,下面介绍DID安慰剂检验的基本原理,包括时间、空间与混合安慰剂检验。时间安慰剂检验(in-time
2023年8月21日
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【视频号26】培根分解的案例:​单边离婚改革与女性自杀率

陈强老师的视频号第26期培根分解的案例:单边离婚改革与女性自杀率欢迎关注、点赞、转发、评论,感谢支持!参考文献陈强,《高级计量经济学及Stata应用》,第2版,高等教育出版社,2014年(久负盛名的配套四天现场班,详情见页底“阅读原文”)陈强,《计量经济学及Stata应用》,高等教育出版社,2015年(好评如潮的配套教学视频,可在
2023年3月18日
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【视频号24】交叠DID的陷阱:从Bacon分解说起(1)

陈强老师的视频号第24期交叠DID的陷阱:从Bacon分解说起(1)欢迎关注、点赞、转发、评论,感谢支持!参考文献陈强,《高级计量经济学及Stata应用》,第2版,高等教育出版社,2014年(久负盛名的配套四天现场班,详情见页底“阅读原文”)陈强,《计量经济学及Stata应用》,高等教育出版社,2015年(好评如潮的配套教学视频,可在
2023年3月4日
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【视频号23】合成控制法的安慰剂检验、稳健性检验与可视化

【编者按】山东大学经济学院博士生颜冠鹏在最近的第六届Stata中国用户大会作了《合成控制法的安慰剂检验、稳健性检验与可视化》的主题演讲,介绍陈强老师团队推出的最新Stata命令synth2。该命令可方便地完成合成控制法的安慰剂检验(含时间、空间与混合安慰剂检验),并可进行留一稳健性检验,以及一系列可视化操作。下载安装方法为:ssc
2022年9月3日
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【视频号22】Stata中的标准误(6):野聚类自助法(Wild Cluster Bootstrap)

【编者按】陈强老师在刚刚结束的第六届Stata中国用户大会作了《Stata中的标准误》主题演讲,本视频号分期推送,本期为完结篇啦。陈强老师的第22期视频号:Stata中的标准误(6):
2022年9月1日
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【视频号21】Stata中的标准误(5):双向聚类稳健标准误

【编者按】陈强老师在刚刚结束的第六届Stata中国用户大会作了《Stata中的标准误》主题演讲,本视频号将分期推送。陈强老师的第21期视频号:Stata中的标准误(5):
2022年8月30日
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【视频号20】Stata中的标准误(4):HAC与聚类稳健标准误

【编者按】陈强老师在刚刚结束的第六届Stata中国用户大会作了《Stata中的标准误》主题演讲,本视频号将分期推送。陈强老师的第20期视频号:Stata中的标准误(4):
2022年8月28日
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【视频号16】中介效应分析一定有遗漏变量偏差吗?

陈强老师的第16期视频号:中介效应分析一定有遗漏变量偏差吗?欢迎关注、点赞、转发、评论,感谢支持!参考文献陈强,《高级计量经济学及Stata应用》,第2版,高等教育出版社,2014年(久负盛名的配套四天现场班,可扫海报中的二维码咨询)陈强,《计量经济学及Stata应用》,高等教育出版社,2015年(好评如潮的配套教学视频,可在
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视频号第4期:陈强老师解读2021年经济学诺奖(上)

陈强,山东大学经济学院www.econometrics-stata.com转载请注明作者与出处Our
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视频号第3期:中介效应的原理与检验(下)

陈强,山东大学经济学院www.econometrics-stata.com转载请注明作者与出处Our
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视频号第2期:中介效应的原理与检验(上)

亲授北京,2021年10月1-5日直指人心,登堂入室。运用之妙,存乎一心。士别五日,刮目相看。Now
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国庆节,做什么?学计量,改命运:陈强老师的高级计量及Stata现场班,Last Call

Estimators)基于反事实的框架,根据个体进入处理组的概率(即倾向得分)寻找最佳替身进行匹配估计,这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配(Propensity
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陈强老师的视频号上线啦!第1期:如何区别中介效应、调节效应与交互效应

Never!(详情点击页底“阅读原文”)懒得看微信公众号?陈强老师将通过短视频为你讲解计量知识~应广大计量与Stata小伙伴们的强烈要求,陈强老师的视频号终于上线啦
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秋季就该有收获:陈强老师的高级计量及Stata国庆现场班来啦!

Estimators)基于反事实的框架,根据个体进入处理组的概率(即倾向得分)寻找最佳替身进行匹配估计,这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配(Propensity
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重磅!Stata 17正式发布:DID的官方命令,完美的表格输出,Lasso新功能,离散选择新命令,much more!

的估计。更重要的是,你可以用DID的官方命令,轻松地画平行趋势图啦~2、完美的表格输出实证研究者经常需要将Stata的多个回归结果以表格形式输出到Word文件中。虽然早有官方命令estimates
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Stata 16 新功能之Lasso系列(一):Lasso Basics

之后,很快成为大数据时代炙手可热的新宠。事实上,套索估计量只是将岭回归的惩罚项(也称为“正则项”,regularization)作了“小小”的技术调整,即将2-范数改为1-范数:其中,
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重磅!Stata 16 正式发布:Stata 在大数据时代的华丽转身

由于大数据的更新频繁特点(Velocity),使得数据分析经常需要重复进行,使用更新的数据。此时,研究报告的可重复性(Reproducibility)就变得日益重要,即保证任何人只要运行你的
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重磅!Stata 15的新模块(六):DSGE模型

function),都是非线性的(因为存在边际效用递减与边际产出递减)。另一方面,跨期动态优化的结果是,当事人的当期行为还取决于其对未来的预期。为了解决上述两大难点,求解