统计计量软件STATA应用课程培训课程

统计计量软件STATA应用课程培训课程

培训内容

Stata简介：Stata的特点与功能；Stata的界面介绍；基本设定方法。

数据管理：对目录和文件的操作；数据的导入与导出（文本文件、Excel文件）；数据文件的检查；对变量和观测值的操作；标签和注释；数据排序；缺失值的处理；重复观测值的处理；长数据与宽数据的转换；文件合并；随机抽样随机数生成；生成变量的统计指标数据；时间序列的定义；面板数据的定义；将数据、矩阵或模型输出到Office Word或Excel中；其它问题的处理。

统计分析与作图：描述统计；参数检验；非参数检验；方差分析；相关分析；直方图、核密度图、散点图、连线图、区间图、针状图、钉状图、盒状图、柱状图、函数作图等。

多元统计分析：主成分分析；因子分析；聚类分析；判别分析；典型相关分析。

线性模型：OLS估计；异方差检验与加权LS；自相关检验与GLS；内生性检验与工具变量估计、GMM估计；多重共线性检验与分步回归；线性约束的检验；非线性约束的检验；似然比检验等；线性预测；非线性预测等；模型的稳定性检验；分位数回归。

非线性模型：非线性检验；NLS估计、检验和预测；生长曲线模型；Box-Cox回归。

系统方程：多元回归模型；似不相关回归；联立方程模型的3SLS估计、LIML估计和GMM估计；跨方程的参数约束检验；系统方程的预测等。

离散选择模型：二项选择模型（Logit、Probit、Gompit；边际影响；预测；模型评估；ROC曲线）；排序选择模型；多项选择模型。

受限因变量：截断数据；归并数据；Tobit模型。

时间序列分析：ARIMA模型；VAR模型；结构VAR模型；单位根检验；协整检验；VEC模型；脉冲响应和方差分解；GARCH模型；动态预测；滚动回归；带有结构突变的单位根检验；非线性时间序列模型。

面板数据分析：线性模型的固定效应、随机效应估计、GLS估计；面板数据的异方差和自相关问题；面板联立方程模型；工具变量估计；变系数模型（随机系数模型）；动态面板；GEE和分层混合效应模型；面板Probit模型；面板随机边界模型；非线性面板模型；面板单位根检验；面板协整分析。

Stata编程：Stata的语法和函数；do文件与ado文件；宏与宏函数；程序控制语句；如何编写程序；蒙特卡洛模拟与自举法；极大似然估计；如何为程序编写帮助文件。

Mata运算：Mata函数；Stata与Mata之间的数据调用；如何编写自己的Mata函数；最优化方法；如何在ado文件中运行Mata函数。

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