国庆节，做什么？学计量，改命运：陈强老师的高级计量及Stata现场班，Last Call
如果说“知识改变命运”，这就是一次绝好的机会。士别五日，或当刮目相看！
在此五天现场班中（2021年10月1日-5日），陈强老师将把其经典教材《高级计量经济学及Stata应用》（2014年，第2版）的精髓要诀，毫无保留地用最通俗而生动的语言悉数奉上；以及书中所没有的近年来计量经济学的最新前沿进展（详见下文的授课大纲）。
如果想知道陈强老师的高级计量现场班究竟是怎么回事，不妨让我们来回顾今年五一节上一期现场班的精彩细节吧……
无论你是20+, 30+, 40+, 还是50+, 保持年轻的一种重要方法就是不断地挑战自我，学习新知识，包括学习新的计量知识。
-- 陈强老师于2021年五四青年节
2021年5月1日，碧空如洗，春风如浴，近150名学子齐聚北京，慕名参加山东大学陈强教授的高级计量经济学及Stata现场班。这些学员来自全国不同高校与科研机构，专业分布则遍及经管、社科、医药卫生等各学科。整整五天，学员们如饥似渴地聆听陈强教授分享高级计量经济学的精髓与前沿，然后满载而归。
图1. 近150位参班学员认真听课
5月1日上午，陈强教授开场即感慨，“每次开始讲计量课之前，我都很激动。感觉各位非常幸运，虽然失去了五一节的假期，不能游山玩水，但获得的却是计量与Stata的知识盛宴。希望大家都能心无旁骛，闭关学习，获得质的飞跃”。陈老师随后将计量经济学的精髓知识，由浅入深，如数家珍，娓娓道来，丝丝入扣，环环相连，再结合Stata实战与经典案例，不时让学员们豁然开朗，感受顿悟的喜悦。
图2. 授课ing
不妨先来看看，此次“高级计量经济学及Stata”现场班的内容简介与课程大纲：
在原有现场班班精彩内容基础上(含合成控制法、断点回归、拐点回归等等)，本次五天高级现场班又增加了不少全新的前沿内容，包括交互固定效应、回归控制法、控制函数法、局部平均处理效应、异质性双向固定效应、粗糙化精确匹配等。5月1日-5日，直指人心，登堂入室，运用之妙，存乎一心。士别五日，或当刮目相待，Now or Never！
课纲概览
第一讲，OLS理论
着重介绍小样本与大样本OLS，以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、聚类稳健标准误、自助标准误（bootstrap standard errors）。深切理解OLS的原理与适用条件，是一切计量原理的基础。
第二讲，OLS应用
OLS的拓展主题：虚拟变量、交互项、机制（mechanism）检验，核心变量与控制变量的区别（控制变量的内生性），广义最小二乘法（GLS）。
案例：改革开放的结构变动；红薯与旱灾的交互项；校外学习机会的代理变量。
第三讲，Stata快速入门
及时地介绍Stata知识，以OLS在Stata的实现作为入门，体会Stata的简单与强大。
案例：美国电力企业的规模效应；冰淇淋的需求。
第四讲，工具变量法
由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在，内生性是实证研究的常见难题，而工具变量法是解决内生性的通用利器，包括2SLS、GMM、近乎外生的IV、控制函数法（Control Function）。
案例：殖民者死亡率与制度；出生季度与教育年限；经济增长与非洲内战；国企改革的作用；警察与犯罪率；看电视与小儿自闭症；美国年轻男子的教育回报。
第五讲，二值选择模型
被解释变量为虚拟变量的二值选择模型有着广泛的应用。包括Probit，Logit，MLE，QMLE，ivprobit，二元Probit，以及二值选择模型中的交互效应等。
案例：美国妇女的就业。
第六讲，静态面板
面板数据由于能控制个体异质性（heterogeneity），缓解遗漏变量偏差，在实践中越来越重要。静态面板是最常见的面板，包括固定效应、随机效应、时间效应、双向固定效应、个体时间趋势、交互固定效应（interactive fixed effects）等。
案例：美国交通死亡率，nlswork数据。
第七讲，动态面板
经济现象常具有某种惯性或部分调整，即被解释变量的滞后值出现在方程右边。动态面板也因为可自带工具变量而应用广泛。包括面板工具变量法（Panel IV）、差分GMM、水平GMM与系统GMM等。
案例：美国工人的工资决定。
第八讲，非参数与半参数估计
非参与半参方法（Nonparametric and Semiparametric Estimations）由于其稳健性而日益进入标准的计量工具箱，包括核密度估计、非参数回归与半参数回归等。
案例：交互效应的设定误差；摩托车撞击实验；美国电力企业的规模效应。
第九讲，随机实验与自然实验
实验方法因其可信度而日益兴起，包括随机实验、第一类与第二类自然实验。
案例：劳动力市场的三个经典田野实验；最低工资立法与劳动力需求；越战老兵的长期收入。
第十讲，双重差分法（Difference in Differences）
双重差分法（Difference-in-Differences）利用面板数据的优势，可克服部分内生性，是研究政策或项目处理效应（treatment effects）的主要工具。包括双重差分法、平行趋势假设、渐进DID（异时DID、交错DID）、广义DID、三重差分法等。
案例：伦敦霍乱的自然实验；大萧条货币政策与银行数量；最低工资立法与劳动力需求；银行管制放松与收入分配（Big Bad Banks）；茶叶价格与性别比例；废除科举与革命起义；人工智能与国际贸易。
第十一讲，匹配估计量（Matching Estimators）
基于反事实的框架，根据个体进入处理组的概率（即倾向得分）寻找最佳替身进行匹配估计，这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、马氏近邻匹配（NN Matching）、粗糙化精确匹配（Coarsen Exact Matching）、双重差分倾向得分匹配（PSM-DID）等。
案例：就业培训的处理效应；最低工资立法与劳动力需求。
第十二讲，断点回归（Regression Discontinuity Design）与拐点回归（Regression Kink Design）
由于在断点附近存在局部随机分组，故断点回归的效力接近于随机实验，日益为研究者所青睐。内容包括精确断点回归、模糊断点回归、密度（操纵）检验、稳健性检验、拐点回归等。
案例：淮河以北冬季燃煤取暖与人均寿命；扶贫政策的效应；买房落户与户口价值；美国参议院选举的在位者优势；奖学金与大学入学；失业保险与失业期限。
第十三讲，合成控制法（Synthetic Control Method）
在评价某处理地区的政策效应时，将控制地区进行最优的线性组合，以构造合成控制地区进行对比，这是估计处理效应的新兴强大方法。包括合成控制法的原理、算法、安慰剂检验、稳健性检验等。
案例：西班牙巴斯克地区恐怖活动的经济后果；加州控烟法的成效；德国统一的效应。
第十四讲，回归控制法（Regression Control Method）
与合成控制法类似，但使用回归法来构造合成控制地区（Hsiao et al., 2012），比合成控制法更为简单易行。分位数控制法（quantile control method）。
案例：中国香港回归以及与中国内地经济整合的效应；四万亿经济刺激的效应；上海与重庆房产税试点的效应。
第十五讲，异质性处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）
本讲包括异质性工具变量法的局部平均处理效应（LocalAverage Treatment Effect，简记LATE），以及双向固定效应模型的异质性处理效应（de Chaisemartin and D'Haultfoeuille, 2020）、模糊双重差分法（fuzzy DID）等。
案例：就业培训项目的不完全遵守（imperfect compliance）；越战老兵的长期收入；报纸数量与大选投票率。
图3. 本次课程讲义封面
除了授课满满的干货，课程资料还提供了100余篇陈老师精选的论文帮助大家掌握。陈强老师每天的课后答疑无时限，虽然人山人海，但总能让学员们茅塞顿开：
图4. 陈老师课后答疑无时限
学员们在聆听陈强老师对其他学员的解答时，也获益匪浅。为此，有学员在感谢陈强老师与经管之家之余，还特别“谢谢各位学友‘简单’发散大胆深入的好问题”，使得“这个五一难忘充实高效”：
陈老师的精彩教学，深入浅出，化难为易，直指人心，极大地缩短了学生们计量入门进阶的时间，使得学员们慕名而来，满载而归，收获颇丰：
有些学员表示，课程超级棒，可以“学完直接回去修改毕业论文”：
学员们更为陈强老师持续五天的敬业、专业与真心付出所深深打动：
有些学员则庆幸高级计量现场班，给了自己与陈强老师近距离接触的机会，发现坊间久负盛名的“计量男神”其实非常平易近人，几乎有问必答，而且从不拒绝与粉丝们合影与签名。
更有学员不仅得到陈强老师的签名合影，甚至还有幸共进早餐，“第一次经历这样的五一精神物质双丰收”：
在结束五天现场班之际，学员们心怀感恩，重拾信心，期待迅速成长，对自己未来的学术道路充满了憧憬：
据悉，陈强老师的下一期高级计量及Stata现场班，将于2021年国庆节（10月1-5日）在北京举行，已开始占位抢座，详情参见页底“阅读原文”。
参考文献
陈强，《高级计量经济学及Stata应用》，第2版，高等教育出版社，2014年（久负盛名的配套五天现场班，详情见海报）
陈强，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社，2015年（好评如潮的配套教学视频，可在 Peixun.net 或网易云课堂购买）
陈强，《机器学习及R应用》，高等教育出版社，2020年11月，472页，双色印刷
陈强，《机器学习及Python应用》，高等教育出版社，2021年3月，632页，双色印刷（配套五天现场班，详情见海报）
详情可点击页底“阅读原文”或请联系（根据缴费顺序安排座位哦）：
尹老师
QQ：42884447
Tel：010-53352991
Mail：yinna@pinggu.org
We chat：yinyinan888
陈强老师简介
陈强，男，1971年出生，山东大学经济学院教授，数量经济学博士生导师。
分别于1992年、1995年获北京大学经济学学士、硕士学位，后留校任教。2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位。已独立发表论文于Oxford Economic Papers (lead article), Economica, Journal of Comparative Economics,《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。著有畅销本科教材《计量经济学及Stata应用》，研究生教材《高级计量经济学及Stata应用》、《机器学习及R应用》与《机器学习及Python应用》，以及好评如潮的本科计量教学视频（Peixun.net 或网易云课堂）。2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
(c) 2021， 陈强，山东大学经济学院
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