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Stata應用（班）

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產品熱度：加載中

產品型號：課程

適用范圍：高教

所在地區：北京

應用學校：廣西師范大學

詳細說明

Stata應用（班）

1. 普通小二乘法（OLS）

1.1OLS的基本原理
1.2解讀OLS回歸結果
1.3殘差分析與穩健型估計
1.4 殘差分析與穩健型估計
1.5 管理多個回歸結果

+2.廣義小二乘法（GLS）

2.1 GLS的基本思想
2.2 異方差
2.3 序列相關
2.4 似無相關模型（SUR）

+3.非線性小二乘法（NLS）

3.1 NLS的基本思想
3.2 NLS程序的編寫
3.3 范例：估計動態部分調整模型

+4.似然估計（MLE）

4.1 MLE的基本原理
4.2 似然函數的設定
4.3 程序的調試、起始值的設定和相關問題
4.4 范例：線性回歸模型、Logit模型、Probit模型

+5.工具變量法與GMM

5.1 內生性問題與工具變量法
5.2 兩階段小二乘法（2SLS）
5.3 廣義矩估計法（GMM）
5.4 過度識別檢驗（Sargan檢驗與Hausman檢驗）
5.5 弱工具變量問題

+6.時間序列分析

6.1 時間序列資料的處理
6.2 ARIMA模型
6.3 向量自回歸（VAR）模型：估計和檢驗
6.4 向量自回歸（VAR）模型：因果檢定和沖擊反應
6.5 單位根檢驗
6.6 協整分析和誤差修正模型
6.7 ARCH模型（GARCH，E-GARCH，T-GARCH）

+7.面板數據模型

7.1 靜態面板模型：固定效應 v.s. 隨機效應
7.2 時間效應、模型的篩選和常見問題
7.3 異方差、序列相關和截面相關
7.4 內生性問題（面板IV-GMM估計）
7.5 動態面板模型（Difference GMM和System GMM）
7.6 面板隨機系數模型
7.7 面板隨機前沿模型
7.9 面板協整分析

+8.STATA程序

8.1暫元的功能
8.2暫時性物件
8.3輸入項
8.4輸出項
8.5可分組執行的程序
8.6可重新顯示結果的程序
8.7子程序
8.8程序勘誤與調試
8.9幫助文件的編寫

+9.模擬分析（Simulation）與自體抽樣（Bootstrap）

9.1隨機數的產生和常用分布
9.2Bootstrap
9.3 Jackknife（刀切法）
9.4 Permutation Tests（組合檢驗）
9.5 Monte Carlo Simulation（蒙特卡羅模擬分析）
9.6 模擬數據的
課程概況

規格:48課時, 1.62G

培訓形式：視頻教程,購買后發送下載地址到郵箱或者快遞DVD

使用權限：綁定2臺電腦使用,無限次觀看

使用方法：下載課程(或DVD拷貝)到本地電腦,用密碼,后就可離線觀看

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