第七届Stata中国用户大会将于2023年8月13-14日在线盛大召开。您可以与来自各领域良好的 Stata 专家及 Stata 研发工程师一起分享有价值的见解及新命令，学习较*的科研方法并提高您的 Stata 应用知识。会议同期全新推出《Stata夏令营》的夏季训练营活动，欢迎加入我们，并利用这一*特的机会来学习使用Stata的新方法，了解更多：//www.uone-/ChinaStataConference2023/

2023 Stata夏令营**期《面板数据与因果推断》，于8月09-11日在哈尔滨商业大学顺利结课，来自全国的50余位学员全程参与了学习，课程内容丰富新颖，王群勇教授的精彩讲解也点燃了大家的学习热情，并收获其中。

学员们首先到达大厅进行签到，并领取学习资料和精美礼品。会务组为参会学员提供了 Stata V18正版试用并为签到学员现场，专业的服务及一流环境为本次课程保驾**！

**期夏令营课程主要是介绍基于面板数据 (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较重要的基础，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**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。

**天的课程是回归模型是因果推断的较重要的基础，是实证分析的起点和基准。本章主要介绍关于设定计量模型的策略和技巧，解答回归分析中的各种困惑和误区。比如：如何正确地解释模型的含义？哪些变量应该作为控制变量？对变量应该进行什么样的转换？什么时候采用中心化变量？核心变量不显著怎么办？基准回归不显著是否有必要继续下去？如何检验分组回归的系数差异的显著性？如何做稳健分析？应该给出哪些必要的模型诊断指标等等。

第二天课程主要内容是面板数据对于解决不可观测异质性导致的内生问题具有**的优势。本章介绍线性面板的固定效应和随机效应模型、非线性面板模型（包括面板门限模型和面板平滑转换模型，均适用于非平衡面板）和面板Probit/Logit模型。本章将解答常见的问题：当变量不随时间变化时如何考虑固定效应，如何在面板Probit模型中考虑固定效应等。

第三天主要讲了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。本章介绍工具变量的本质思路、估计方法、以及如何选择恰当的工具变量。本章将解答关于IV回归的常见问题：当存在内生变量的平方项或交互项时怎么处理？如果内生变量为取值0-1的二值变量，模型如何估计？Probit模型中如何处理内生性问题等。

课程结束后王老师和同学们进行了学术互动和签名活动。

为期三的课程在紧张热烈的氛围中落下帷幕，参会学员对本次课程的组织给予了高度的评价，同时还纷纷为王老师的精彩讲解，王群勇教授十几年来专注于计量、经济与Stata数据处理的研究。在计量、经济方面已取得令人钦佩的成就，其编写的Stata程序被大量下载和使用，每一次的学术课程都弥足珍贵，为参会学员在探索软件的路上提供较实用的新思路，相信大家也是享受其中。

至此，2023年Stata夏令营 "面板数据与因果推断" 专题研讨会圆满落幕，感谢每一位参会员对Stata夏令营的支持和理解，大家的每一份鼓励对我们都弥足珍贵！

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