第十届Stata中国用户大会暨数量经济学国际讲习班

  • 主持人:习明明 江西财经大学 地点:东荣大厦 B310

    2026.07.05下午
  • 大会开幕致辞 
    孙 巍 吉林大学数量经济研究中心主任
  • StataCorp LLC致辞
    Zhao Xu
    Principal Software Engineer II, StataCorp
  • 合影 
    全体与会嘉宾
  • 13:45-14:45
    演讲主题:Machine Learning using Stata via H2O

    Stata 19 introduces the h2oml suite of commands, which bring machine learning into Stata via H2O, a scalable machine learning platform. Users can fit gradient boosting machines and random forests for regression and classification, tune hyperparameters, evaluate model performance, and make predictions for unseen data. The suite also provides explainability tools—variable importance, partial dependence plots, ICE curves, and Shapley values—so predictive power comes without sacrificing interpretability. This talk introduces the workflow and shows how users can apply these methods from within Stata.

    Zhao Xu-StataCorp LLC
  • 14:45-15:30
    演讲主题:机器学习超参的贝叶斯优化与Stata应用

    很多机器学习方法都涉及到超参的设定,超参对ML的预测表现具有重要的影响。交互校正是确定最优超参的常用方法,贝叶斯优化则提供了另一种方案。本文介绍贝叶斯优化方法的基本框架,在确定机器学习超参中的应用与Stata实现。

    王群勇-教授 南开大学
  • 15:30-15:40
    茶歇 
  • 15:40-16:25
    演讲主题:网络媒体监督对企业绿色转型的影响——基于企业招聘大数据的分析

    网络新闻媒体作为监督力量,在推动企业绿色转型方面发挥了重要作用。基于2016—2023年互联网招聘大数据构建企业绿色转型指标,探究网络媒体监督对企业绿色转型的影响及作用机制。研究发现,网络媒体监督能够显著促进企业绿色转型。机制分析表明,网络媒体监督主要通过提升投资者关注、强化政府环境监管约束以及收紧银行信贷供给促进企业绿色转型。异质性分析显示,在非重污染行业、地区环境规制强度较低地区以及小规模企业中,网络媒体监督的绿色转型效应更为显著。进一步分析表明,企业新增绿色岗位需求主要集中于数字技能型岗位、社交任务型岗位与信号型职能岗位,并且网络媒体监督的绿色转型效应在企业与行业层面均存在显著溢出效应。研究结论为“双碳”目标下如何有效发挥非正式制度力量促进企业绿色转型提供了重要参考。

    习明明-教授 江西财经大学
  • 16:25-17:10
    演讲主题:政绩竞争、债务卸责与借新还旧:官员流动任职视角的研究

    通过借新还旧滚续到期债务(而非动用土地出让金等发展资源实质性偿债)是流动任职制度下官员政绩竞争和债务卸责的策略性行为,这导致地方债务持续累积、防范和化解地方债务风险之弦持续紧绷。本文聚焦“市长晋升市委书记”这一独特场景,匹配晋升前后地级市借新还旧城投债发行数据,考察官员流动任职对借新还旧行为的影响。研究发现:由于前期政绩归零,异地市长晋升而来的市委书记(比本地市长晋升而来的市委书记)更倾向于借新还旧。任职后期,债务卸责道德风险使得两类市委书记的借新还旧行为趋同。“重借轻还”驱动中国地方债务持续累积。区别于已有研究聚焦地方官员为何“借得更多”,本文讨论为何“还得更少”,为中国地方债务累积机制提供了新解释。

    余吉祥-教授 安徽师范大学
  • 17:10-17:55
    演讲主题:ifete: Estimation and inference of treatment effects via interactive fixed effects

    This paper introduces the Stata command ifete, designed for estimation and inference of treatment effects in panel data models with interactive fixed effects. As a major extension of two-way fixed effects, interactive fixed effects provide a flexible way to construct counterfactual predictions for causal inference. The ifete command implements the tall-wide algorithm for efficient estimation of treatment effects (Bai and Ng, 2021), while using residual-based wild bootstrap for valid inference (Li et al., 2024). This command presents point estimates of treatment effects as well as confidence intervals and p-values for inference, while covariates and nonstationary trends are allowed. We illustrate the use of the ifetecommand by revisiting examples of Hong Kong’s economic integration with mainland China (Hsiao et al. 2012) and the California tobacco control program (Abadie et al. 2010).

    陈强-教授 山东大学
  • 17:55-18:05 抽奖环节 : 奖品Stata/MP4 V19正版软件一年许可一套 会务组 友万科技
  • 18:05-18:10
    大会闭幕致辞 
    主办方 友万科技

注:最终会议日程以现场参会手册为准