Stata夏季訓(xùn)練營—《面板數(shù)據(jù)的因果推斷及Stata應(yīng)用研討會》—陳強專場

時間：2024-05-07作者：北京友萬信息科技有限公司瀏覽：64

Stata夏令營是由北京友萬信息科技有限公司主辦，專為數(shù)據(jù)分析愛好者及人士打造的學(xué)術(shù)性實踐活動，夏令營以Stata中國用戶大會為依托，自2018年至今，已成功開展了七屆。在每一屆的夏令營活動中，參與者不僅可以深入學(xué)習(xí)和掌握Stata這一強大的統(tǒng)計分析軟件，還能通過一系列精心設(shè)計的課程和實踐活動，提升數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)可視化的能力。Stata夏令營不僅是一個學(xué)習(xí)平臺，是一個充滿活力和創(chuàng)意的交流空間。在這里，你可以結(jié)識來自不同領(lǐng)域的志同道合的朋友，共同探索數(shù)據(jù)分析的無限可能。無論你是初學(xué)者還是有一定經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師，都能在Stata夏令營中找到屬于自己的成長之路。我們誠摯邀請對數(shù)據(jù)分析感興趣的你加入我們的行列，一起度過一個充實而難忘的Stata夏令營之旅！

Stata夏季訓(xùn)練營暨《面板數(shù)據(jù)的因果推斷及Stata應(yīng)用研討會》將于2024年8月18日在南開大學(xué)舉辦。即日起開始正式報名，歡迎廣大Stata用戶積參與!

本次研討會涵蓋了區(qū)域政策研究的四種重要方法：比較案例分析、合成控制法、回歸控制法和分位數(shù)控制法。比較案例分析作為傳統(tǒng)方法，在案例選擇上存在主觀性。而合成控制法則通過客觀方式選擇控制組及權(quán)重，提高了分析的準確性。回歸控制法協(xié)變量，利用信息準則或拉索估計量選擇控制組，應(yīng)用場景廣泛。zui新的分位數(shù)控制法結(jié)合了機器學(xué)習(xí)方法，通過非參數(shù)分位數(shù)回歸構(gòu)造處理效應(yīng)的置信區(qū)間，適用于異方差、自相關(guān)或模型誤設(shè)的情況，尤其在小樣本中表現(xiàn)出色。這些方法的介紹和案例分析，為區(qū)域政策研究提供了多元化的工具和方法，有助于準確地評估政策效果。



陳強，山東大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)博士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域為計量經(jīng)濟學(xué)、機器學(xué)習(xí)與經(jīng)濟史。分別于1992年、1995年獲北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)學(xué)士、碩士學(xué)位，后留校任教。2007年獲美國 Northern Illinois University 數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟學(xué)博士學(xué)位。2010年入選教育部新世紀人才支持計劃。2017-2018年為 Boston College 訪問學(xué)者，并在 Harvard, MIT 與 Boston University 旁聽相關(guān)課程。已發(fā)表論文于Journal of Econometrics,  Oxford Economic Papers (Lead Article), Journal of Comparative Economics, Economica, Stata Journal以及《經(jīng)濟學(xué)（季刊）》、《世界經(jīng)濟》等國內(nèi)外期刊，并著有教材《計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用》，《計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用》，《機器學(xué)習(xí)及R應(yīng)用》與《機器學(xué)習(xí)及Python應(yīng)用》。

課程概要

使用面板數(shù)據(jù)進行實證分析的一種常見情形式，處理組僅有一位或幾位個體(地區(qū))，而處理前的時期較多。此時，可使用合成控制法、回歸控制法或分位數(shù)控制法進行有效的因果推斷。其中，合成控制法zui為流行(Abadie and Gardeazabal, 2003; Abadie et al., 2010, 2015)，但需要協(xié)變量；而回歸控制法則無須協(xié)變量，且算法簡便(Hsiao et al., 2012)。然而，合成控制法與回歸控制法主要依賴于安慰劑檢驗進行統(tǒng)計推斷，在應(yīng)用中有一定局限性。分位數(shù)控制法使用“分位數(shù)隨機森林”(quantile random forest)的機器學(xué)習(xí)方法，通過非參數(shù)的分位數(shù)回歸構(gòu)造處理效應(yīng)的穩(wěn)健置信區(qū)間，在小樣本中表現(xiàn)優(yōu)異(Chen et al., 2024)。本課程將深入淺出地介紹合成控制法、回歸控制法或分位數(shù)控制法，并通過經(jīng)典案例演示相應(yīng)的Stata操作。

學(xué)習(xí)要點

合成控制法、回歸控制法或分位數(shù)控制法，以及Stata操作

課程對象

經(jīng)管及社科類教師與研究人員、博士生、碩士生、高年級本科生。

課程配套資料

課程PPT、數(shù)據(jù)集、do文檔及相關(guān)論文。

1講

比較案例分析

比較案例分析是區(qū)域政策研究的傳統(tǒng)方法，可對少數(shù)案例進行深入分析，廣泛應(yīng)用于社會科學(xué)，但控制組的選擇比較主觀。

★ 案例：

馬里矣爾船運(Mariel boatlift)對邁阿密勞動力市場的影響(Card, 1990)。

二講

合成控制法

合成控制法由比較案例分析發(fā)展而來，可以客觀而有效地選擇控制組及權(quán)重。本講介紹合成控制法的原理與算法、權(quán)重的稀疏性、時間安慰劑檢驗、空間安慰劑檢驗、混合安慰劑檢驗，以及留一穩(wěn)健性檢驗。

★ 案例：

西班牙巴斯克地區(qū)恐怖活動的經(jīng)濟效應(yīng)(Abadie and Gardeazabal, 2003)；

加州控?zé)煼ǖ男?yīng)(Abadie et al., 2010)；

德國統(tǒng)一的經(jīng)濟效應(yīng)(Abadie et al., 2015)

三講

回歸控制法

回歸控制法的應(yīng)用場景與合成控制法相同，但前者無須協(xié)變量，可使用信息準則或拉索估計量(Lasso)選擇控制組。本講介紹回歸控制法的原理與算法，時間安慰劑檢驗、空間安慰劑檢驗，混合安慰劑檢驗，以及含協(xié)變量的回歸控制法(Hsiao and Zhou, 2019)。

★ 案例：

回歸以及與中國內(nèi)地經(jīng)濟整合的效應(yīng)(Hsiao et al., 2012)；

四萬億經(jīng)濟刺激政策的效應(yīng)(Ouyang and Peng, 2015)；

上海與重慶房產(chǎn)稅試點的效應(yīng)(Du and Zhang, 2015)；高鐵開通的政策效應(yīng)(Ke et al., 2017)；

房票政策的房價效應(yīng)(方誠、陳強, 2021)。

四講

分位數(shù)控制法

分位數(shù)控制法使用分位數(shù)隨機森林的機器學(xué)習(xí)方法，通過非參數(shù)的分位數(shù)回歸構(gòu)造處理效應(yīng)的穩(wěn)健置信區(qū)間，在異方差、自相關(guān)或模型誤設(shè)情況下依然有效，且在小樣本中表現(xiàn)優(yōu)異(Chen et al., 2024)。本講介紹分位數(shù)控制法的原理與算法，包括決策樹、隨機森林與分位數(shù)回歸森林。

★ 案例：

回歸以及與中國內(nèi)地經(jīng)濟一體化的效應(yīng)(Hsiao et al., 2012)；

瑞典碳稅對于二氧化碳排放的效應(yīng)(Andersson, 2019)。






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