Stata实战课：论文实证分析流程,小菲stata,课程概述 本课程旨在为学生提供全面的Stata实证分析技能，从基础数据处理到高级计量经济学模型的应用。课程涵盖了论文研究中常用的各种分析方法和技巧，帮助学生掌握使用Stata进行学术研究的能力。 课程目标 完成本课程后，学生将能够： 1. 熟练使用Stata处理和分析各类数据（横截面、面板、时间序列） 2. 进行数据预处理和诊断性分析 3. 应用多种回归模型并正确解读结果 4. 进行机制分析，包括中介效应、调节效应和门槛效应 5. 处理内生性问题并进行稳健性和异质性分析 课程大纲 1. Stata基础与数据类型介绍 2. 数据导入与面板数据构建 3. 数据预处理技巧 4. 回归前诊断方法 5. 单位根与协整检验 6. 面板数据模型选择 7. 回归结果解读 8. 中介效应分析 9. 调节效应分析 10. 门槛效应模型 11. 广义矩估计（GMM） 12. 稳健性分析 13. 异质性分析 适合人群 本课程适合经济学、金融学、社会学等领域的研究生、博士生，以及需要使用Stata进行实证研究的学者和专业人士。 先修要求 学生应具备基础的统计学和计量经济学知识，以及基本的计算机操作能力。prior Stata使用经验有助于更好地理解课程内容，但不是必需的。 购买后可获得所有教学数据和代码！ 适用人群：适合经济学、金融学、社会学等领域的研究生、博士生，以及需要使用Stata进行实证研究的学者和专业人士。