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Stata内生性与ERM专题
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- 课程大纲
内生性（Endogeneity）是实证研究中经常被质疑，不能回避的难题。究竟什么是内生性？为什么一定要揪住内生性不放？换言之，忽略内生性将导致什么后果？为什么会产生内生性？内生性来源于哪里？如何判断是否存在内生性？如何检验内生性？
我们经常听到多种不同的“内生”，如内生变量 （Endogenous covariates）、内生样本选择（Endogenous sample selection）、内生处理指派（Endogenous treatmentassignment）等，这些概念之间有什么区别和联系？
仅以内生变量为例，我们还会面临以下困惑：内生变量可否取离散形式？可否包含内生变量的二次项或更高次项？如何应对多个内生变量？多个内生变量是否允许交互？内生变量是否可与外生变量交互？内生变量的决定方程中若又包含内生变量，又该如何处理？
如果存在内生性，怎么应对内生性？若一项研究同时涉及到多种内生性时，又该怎么办？针对不同的内生性是否要采取不同的应对方法？这些不同的方法如何整合？当不同的内生性同时出现并且相互交织在一起时，又该怎么办？
STATA的扩展回归模型（ERM, EXTENDED REGRESSION MODELS），用一条命令同时处理内生变量、内生样本选择、内生处理指派和随机效应。ERM适用于连续变量、0-1变量和有序多元离散的因变量、自变量和工具变量，也允许变量取高次项以及变量之间的交互，还可用于面板数据和层次模型。
ERM在单独应对某类内生性时，等价于以下传统的十多种STATA命令：regress，ivregress,gmm（广义矩估计）, heckman, tobit, intereress, probit, oprobit,teffects, etregress（内生处理回归）， movestay（内生转换模型，endogenous switchingregression），ivtobit，xtregress, xtprobit,xtoprobit, xtivreg, 等等。更重要的是，ERM可以同时应对多种内生性问题。
ERM虽然名为扩展回归模型，但却基于多元正态分布和极大似然估计。
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经济管理类青年教师、博士生、硕士生
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人文社科类青年教师、博士生、硕士生
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Stata爱好学习者
陈传波
副教授
陈传波，中国人民大学农业与农村发展学院副教授，博士生导师。
主要从事
自1999年开始，钻研STATA二十余载，著有《STATA十八讲》，自2004年以来，一直在中国人民大学讲授《计量经济学》。在《统计研究》等期刊发表过相关论文，为国家第三次农业普查骨干培训班讲过课。主持过多项国家社科基金和国家自然科学基金。
主讲课程
内生性与ERM专题 处理效应与政策评估专题
培训时长：12小时
培训方式：在线学习，提供资料和答疑
培训费用：2200元/1800元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)
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初衷
不再觉得计量很难，能看懂、能做出来、能解释
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特色
数学公式+模拟+案例三位一体
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期望
以多年自学和讲授计量的感悟，帮助大家尽快建立知识体系
一、计量模型的本质
二、随机变量及其分布
三、估计量及其性质
四、多元线性回归
五、什么是内生性
六、忽略内生性的后果
七、内生性的来源和检验
八、如何应对内生性
九、ERM原理
十、综合操作性案例
- 以往现场班/远程班老学员，9折优惠。
- 同一单位3人以上报名，9折优惠。
- 每项课程都为学员精心准备了纸质版和电子版的内部教材和讲义。
- 每位学员赠送1000个论坛币。
联系方式
尹老师
电话: 13321178792
Q Q: 42884447
邮箱: yinna@pinggu.org
微信：yinyinan888
刘老师
电话: 18600257362
Q Q: 3196394371
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