第七届 | 2023年Stata中国用户大会

SPECIAL TOPICS

精彩主题

01Stata 18 新功能应用-Stata 软件开发者（StataCorp LLC）

Stata 18 全新升级，让用户期待的诸多新功能也将揭开神秘面纱！为了能让用户更好的了解Stata 新版本的功能更新，特别邀请 StataCorp LLC 技术开发者与大家一起探索Stata 18 新应用！
03双重机器学习及Stata应用-陈强（山东大学）

估计处理效应的传统方法一般需假设较强的函数形式，且仅适用于协变量为低维数据的情形。然而，若直接使用机器学习方法，常会导致“正则化偏差”(regularization bias)。近来兴起的“双重机器学习”(double/debiased machine learning)提供了有效的估计方法，无须假设函数形式，且适用于高维数据。本演讲将深入浅出地介绍双重机器学习的原理，并以经典案例演示相应的Stata操作。下载课件 >>
05Instrumental variables quantile regression-Di Liu（StataCorp LLC）

When we want to study the effects of covariates on the different quantiles of the outcome, we use quantile regression. However, the traditional quantile regression is inconsistent when a covariate is endogenous. We introduce the Stata command -ivqregress- that models the quantiles of the outcome and, at the same time, controls for problems that arise from endogeneity. We show how to use the suite of IV quantile regresison to estimate, visualize, and infer features of the outcome distribution. 下载课件 >>
07因果推断中的控制变量：好的和坏的-连玉君（中山大学）

“控制变量越多，模型识别准确度越高” 这个传统观念误导了很多人。本讲以因果识别理论为基础，借助因果图来解释「好控制变量」和「坏控制变量」，以及界定「好控制变量」的条件，进而借助顶刊中的经典应用实例来说明控制变量的选取、衡量、稳健性检验和敏感性分析等问题。 下载课件 >>
09Stata与会计研究：资本市场开放与财务报告稳健性-梁上坤（中央财经大学）

基于“沪港通”实施的外生政策变化，探讨资本市场对外开放对企业会计稳健性的影响后果与作用机理。研究发现：“沪港通”的实施显著降低了标的企业的会计稳健性；“沪港通”的实施引入境外投资者可以缓解企业的融资约束，降低其提供会计稳健性的动机；“沪港通”对会计稳健性降低的影响在治理水平低和国有企业中更显著。综合表明，“沪港通”实施会通过监管变化、境外投资者引入等影响企业的决策函数，作用于企业的披露策略。下载课件 >>
11优秀稿件：Browse and Cite Stata Manuals Easily: the wwwhelp command-陈勇吏（上海交通大学）

我们介绍一个新命令 wwwhelp，它可以帮助用户直接访问 Stata 官方命令的在线帮助文档（包括 HTML 版本与 PDF 版本），并解决通过 help 命令打开的传统帮助文档无法脱离 Stata 平台的弊端（PDF 手册虽然可以，但难以准确定位具体的命令），是 help 帮助命令的有益补充。此外，wwwhelp 还通过提供多种格式的选项，增强了在文章、博客、Stata Journal 中引用 Stata 命令的便利性，从而有助于促进 Stata 命令的使用、传播和分享。 下载课件 >>

02Heterogeneous difference in differences in Stata-Di Liu（StataCorp LLC）

We are interested in obtaining causal answers to our research questions. We want the effect of a treatment on an outcome. When studying causal questions with repeated cross-sections or panel data, it is common for treatment timing to differ across groups. When this occurs, treatment effects may be heterogeneous across groups and time. Failing to account for effect heterogeneity will lead to inconsistent estimates. We show how to use heterogeneous difference in differences to estimate, visualize, infer, and aggregate heterogeneous treatment effects. 下载课件 >>
04Create customizable tables-Zhao Xu（StataCorp LLC）

Customizable tables allow researchers to effectively and clearly present their analysis results to others. Stata versions 17 and 18 introduced commands such as table, collect, etable, and dtable to help users create standard and customizable tables using results from Stata's estimation and postestimation commands, summary statistics, and hypothesis testing. Additionally, those tables can be easily exported to various file formats, including Microsoft Word/Excel, PDF, LaTeX, and HTML. In this presentation, I will show you how to create various customized tables conveniently using those commands.
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06干预时间序列分析与程序包的比较述评-王群勇（南开大学）

干预时间序列分析(ITSA)可以刻画政策效应的动态变化，对政策效应的灵活性是ITSA区别于DID、RD等实验设计的特点。本文回顾干预时间序列分析的两类模型，确定性趋势的线性回归模型和转移函数ARIMA模型。介绍Stata的`itsa`指令的功能和特点，并与Mathematica的`itsa`程序包进行了比较。下载课件 >>
08Fitting spatial stochastic frontier models in Stata-杜克锐（厦门大学）

经济学理论通常假定企业在约束下制定最优生产策略。然而，在现实中企业可能无法最优其生产活动，导致生产偏离最大产出或最低成本。经济研究者提出了技术效率的概念，衡量生产者如何利用资源生产商品或服务。 Aigner et al. (1977)引入了用于评估技术效率的随机前沿模型。随后，随机前沿模型被广泛应用于生产力和效率的研究工具。近年来，计量经济学家在随机前沿模型的不同方向上进行了拓展。其中之一是考虑决策单位在空间上的相关性和溢出效应，即空间随机前沿模型（Orea and Álvarez, 2019; Galli, 2022）。该模型借鉴了空间计量经济学的建模方法，通过引入多个空间成分来描述空间相关性和溢出效应。本文对空间随机前沿模型进行了综述，并介绍了我们编写的Stata spxtsfa命令，最后通过多个实例展示了该命令的用法，提供实证研究中的使用建议。 下载课件 >>
10DID安慰剂检验及Stata应用-颜冠鹏（山东财经大学）

双重差分法(DID)所依赖的平行趋势假定本质上不可检验。为此，近来实证研究越来越多地使用安慰剂检验，以进一步考察估计结果的稳健性。本演讲将全面梳理各种类型的DID安慰剂检验及经典案例，并推出DID安慰剂检验的Stata新命令didplacebo。该命令可自动进行DID的时间与空间安慰剂检验，并提供可视化展示。下载课件 >>

SPECIAL GUEST

特邀嘉宾

孙先民

哈尔滨商业大学党委书记经济学院教授
黑龙江省经济学会会长

姚凤阁

哈尔滨商业大学金融学院院长

GUEST SPEAKERS

演讲嘉宾

Di Liu

Principal Econometrician StataCorp LLC

Zhao Xu

Principal Software Engineer StataCorp LLC

王群勇

南开大学教授

连玉君

中山大学副教授

陈强

山东大学教授

梁上坤

中央财经大学教授

颜冠鹏

山东大学博士研究生

杜克锐

厦门大学副教授

以上排序不分先后

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TRAININGS

2023 Stata夏令营

现场班："面板数据与因果推断" 专题研讨会
主讲嘉宾：王群勇 | 课程时间：2023年8月9-11日

基于面板数据 (Panel Data) 的因果推断方法是目前实证分析的主流方法。回归模型是因果推断的最重要的基础，是实证分析的起点和基准。面板数据对于解决不可观测异质性导致的内生问题具有天然的优势。内生性问题是观测数据中普遍存在的问题，是对因果关系的致命威胁。匹配法是因果推断的流行方法。双重差分法DID,通常用于政策效应类研究。断点设计（RD）适用于政策是某个驱动变量的函数的情形。

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现场班："异质性稳健DID及Stata应用" 专题研讨会
主讲嘉宾：陈强 | 课程时间：2023年8月12日

双重差分法(DID)是最常见的因果推断方法，近年来发展迅猛。估计多期DID的传统方法为双向固定效应估计量(TWFE)，但此法依赖于处理效应的同质性假定；例如处理效应不随时间而变。根据培根分解(Goodman-Bacon, 2021)可知，若存在异质性处理效应，则TWFE有偏差。在夯实截面处理效应与经典DID的知识后，本课程将重点介绍异质性稳健(在异质性处理效应情况下也成立)的主流估计方法及Stata应用，包括交互加权法(Sun and Abraham, 2021)、双重稳健估计法(Callaway and Sant’Anna, 2021)、即时处理效应法(de Chasemartin and D’Haultfoeuille, 2020)与插补法(Borusyak et al., 2022)；其中，前二者适用于交叠DID(staggered DID)，而后二者也适用于政策可逆转的一般DID(general DID)。

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现场班："宏观计量经济模型" 专题研讨会
主讲嘉宾：王群勇 | 课程时间：2023年8月15-17日

宏观经济是从宏观、总体上研究国民经济水平、结构、均衡、运行、稳定、调控和增长等的一个经济研究范畴或领域。从宏观、总体上研究国民经济或者其某一方面，必然要和一些宏观经济变量及其所反映出的数据资料打交道，研究这些经济变量之间的相互关系及其所反映出的宏观经济或其某一方面所具有的规律性，而这就需要采用宏观经济计量分析方法，建立宏观经济计量分析模型，并应用之。

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