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Stata应用（班）

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产品报价：￥600元

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产品热度：加载中

产品型号：课程

适用范围：高教

所在地区：北京

应用学校：广西师范大学

详细说明

Stata应用（班）

1. 普通小二乘法（OLS）

1.1OLS的基本原理
1.2解读OLS回归结果
1.3残差分析与稳健型估计
1.4 残差分析与稳健型估计
1.5 管理多个回归结果

+2.广义小二乘法（GLS）

2.1 GLS的基本思想
2.2 异方差
2.3 序列相关
2.4 似无相关模型（SUR）

+3.非线性小二乘法（NLS）

3.1 NLS的基本思想
3.2 NLS程序的编写
3.3 范例：估计动态部分调整模型

+4.似然估计（MLE）

4.1 MLE的基本原理
4.2 似然函数的设定
4.3 程序的调试、起始值的设定和相关问题
4.4 范例：线性回归模型、Logit模型、Probit模型

+5.工具变量法与GMM

5.1 内生性问题与工具变量法
5.2 两阶段小二乘法（2SLS）
5.3 广义矩估计法（GMM）
5.4 过度识别检验（Sargan检验与Hausman检验）
5.5 弱工具变量问题

+6.时间序列分析

6.1 时间序列资料的处理
6.2 ARIMA模型
6.3 向量自回归（VAR）模型：估计和检验
6.4 向量自回归（VAR）模型：因果检定和冲击反应
6.5 单位根检验
6.6 协整分析和误差修正模型
6.7 ARCH模型（GARCH，E-GARCH，T-GARCH）

+7.面板数据模型

7.1 静态面板模型：固定效应 v.s. 随机效应
7.2 时间效应、模型的筛选和常见问题
7.3 异方差、序列相关和截面相关
7.4 内生性问题（面板IV-GMM估计）
7.5 动态面板模型（Difference GMM和System GMM）
7.6 面板随机系数模型
7.7 面板随机前沿模型
7.9 面板协整分析

+8.STATA程序

8.1暂元的功能
8.2暂时性物件
8.3输入项
8.4输出项
8.5可分组执行的程序
8.6可重新显示结果的程序
8.7子程序
8.8程序勘误与调试
8.9帮助文件的编写

+9.模拟分析（Simulation）与自体抽样（Bootstrap）

9.1随机数的产生和常用分布
9.2Bootstrap
9.3 Jackknife（刀切法）
9.4 Permutation Tests（组合检验）
9.5 Monte Carlo Simulation（蒙特卡罗模拟分析）
9.6 模拟数据的
课程概况

规格:48课时, 1.62G

培训形式：视频教程,购买后发送下载地址到邮箱或者快递DVD

使用权限：绑定2台电脑使用,无限次观看

使用方法：下载课程(或DVD拷贝)到本地电脑,用密码,后就可离线观看

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