课程主题
课程特色
适用群体
本课程适用于人文社科各类专业在读的本科生、硕博研究生群体以及高校青年教师等科研人员群体，以及对Stata感兴趣的初学者。
时间形式
课程大纲
第一节 | Stata基础与数据管理 |
时间 | 12月1日 19:30-21:30 |
课程 大纲 | 1、 Stata软件安装、界面介绍 2、 Stata的语法与do文件 3、 如何高效地使用Stata 4、 Stata构建模型的流程（数据导入、数据整理、模型估计、模型检验、模型预测、结果导出） 5、 作业：安装Stata，导入数据集进行清洗，构建并导出简单线性回归模型流程的结果。 |
第二节 | 线性回归模型 |
时间 | 12月2日 19:30-21:30 |
课程 大纲 | 1、 线性回归：模型构建、模型假设、参数估计、系数解释、模型诊断 2、 线性模型中的稳健标准误差、自举标准差 3、 线性模型的非线性项（多项式、交互项、对数变换）与边际效应分析 4、 内生性与工具变量估计 5、 作业：构建线性回归模型，进行诊断并处理内生性，尝试加入非线性项改进模型。 |
第三节 | 微观数据的计量分析 |
时间 | 12月3日 19:30-21:30 |
课程 大纲 | 1、 Probit与Logit模型的设定、估计、解释 2、 排序Probit和Logit模型的设定、估计与解释 3、 计数数据的泊松回归模型设定、估计与解释 4、 作业：对数据集中的二元和有序选择变量构建Probit/Logit模型，对计数数据构建泊松回归模型。 |
第四节 | 宏观数据的计量分析 |
时间 | 12月4日 19:30-21:30 |
课程 大纲 | 1、时间序列的自相关与检验 2、单位根检验与ARIMA模型、Reg-ARIMA模型 3、自回归分布滞后（ARDL）模型 4、协整分析与误差修正模型 5、宏观数据的空间自相关与空间自回归模型 6、作业：对宏观经济时间序列进行单位根检验，构建ARIMA模型进行预测，并进行协整分析。 |
第五节 | 面板数据的计量分析 |
时间 | 12月5日 19:30-21:30 |
课程 大纲 | 1、面板数据的优势 2、固定效应模型、随机效应模型 3、动态面板数据 4、面板单位根与面板协整分析 5、面板空间自回归模型 6、面板ARDL模型与ECM模型 7、作业：使用面板数据构建固定效应或随机效应模型，探讨动态面板模型，并进行面板单位根与协整分析。 |
专家简介
收费标准
全套998，课前3人拼团
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单节售价200元
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学习证书
学员按照规定完成研修课时，在研修结束后10个工作日内将获得电子版“学习证书”。具体领取方式：关注“科研写作研究所”公众号，点击菜单栏“科研服务-证书查询”即可领取，证书中注明研修课程名称及学时。
联系方式
代群：13256686570 ；0531-82977756（团报事宜）
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