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计量经济学stata论文解读_计量经济学stata案例(2024年11月精选)

内容来源:安定传媒所属栏目:新闻更新日期:2024-11-28

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𐟓š管理经济学英文班课程体验分享𐟓š 𐟌Ÿ【ME6102 数据科学经济学】𐟌Ÿ 这是一门我投入了几乎50%精力的课程,但收获也是最多的。课程内容涵盖了计量经济学理论、随机实验理论以及论文阅读。虽然学习过程中有些云里雾里,需要课后不断消化,但老师非常耐心地讲解重难点和同学们不懂的地方。特别是论文阅读部分,老师会讲解一些有趣的研究,如芽笼、高利贷等。课程中有两次正式的quiz,期中的quiz涉及一些Stata内容,但不算难。期末则需要小组合作完成一篇基于随机实验的经济学问题研究。从理论学习到最终的报告写作,虽然过程痛苦,但第一次严谨地完成一篇有实际意义的经济学论文,成就感满满,甚至比我的本科毕业论文都靠谱。 𐟒ᣀME6110 战略管理与商业政策】𐟒ከ🙦˜露€门选修课,老师是中国人,同时在厦大授课。课程内容相对简单,课程任务也不重,主要包括小组Presentation和期末Essay。虽然老师上课时的语气和观点有时让人不太舒服,但整体课程还是很舒适且轻松的。给分中规中矩,适合想轻松度过课程的学生。

𐟓š Stata实证分析心得分享 𐟓ˆ 又到了毕业季,许多商科同学在写毕业论文时都会遇到实证分析这一难题。最近,我在课余时间辅导了一些本硕学生的实证分析部分,总结了一些心得,希望能帮助正在困扰的同学们。 实证分析并不难,别轻易绕道 很多同学因为不会做实证分析,就选择了写案例分析论文。其实,写案例分析论文在学术规范上要求更高,需要获取案例公司的许可,并与公司交流获取原始资料。这样写出来的案例论文才具有学术意义。然而,大部分案例文章只是参考其他文章进行拼接,规范性和降重问题都让人头疼。 实证分析≠计量经济学 很多商科同学在本科或硕士阶段学过计量经济学,但真正写一篇规范的实证文章时,用到的计量经济学知识并不多。大部分同学没有真正掌握这门课程,因为它涉及到大量的统计学数理基础知识。真正重要的是学会使用Stata,能看懂结果,这足以解决大部分问题。 学好Stata的途径 很多零基础的同学会去小破站找资源,虽然小破站提供了丰富的资源,但博主的水平参差不齐。很多只写过一两篇实证论文的up主就敢教学,实证过程并不严谨规范,甚至可以说是抱着结果找问题。实证小白如果只看这类视频进行学习,很容易养成不规范的固定思维。所以我推荐,如果时间充足,可以找《Stata统计分析与应用》这本书来看,我会推荐一些重点章节。如果你的时间不充裕,而且只是为了写一篇实证毕设应付毕业,我建议你可以直接来找我咨询相关问题。 希望这些建议能帮助你们顺利完成实证分析部分,祝大家毕业顺利!𐟎“

MBA计量经济学实证论文写作全攻略 在撰写MBA计量经济学实证论文时,通常需要遵循以下步骤: 𐟔 确定研究思路 首先,需要明确研究的目标、解释变量、被解释变量和控制变量等。这通常通过查阅大量文献来完成,以确保研究的方向正确。 𐟓Š 数据收集与整理 根据研究思路,收集并整理数据。例如,解释变量可能包括X1、X2、X3,被解释变量为Y,控制变量可能包括C1、C2、C3和C4。推荐使用WIND或CHOICE客户端进行数据搜集。 𐟓ˆ 选择分析模型 根据数据的性质和需求,选择合适的分析模型。例如,如果研究涉及A股的各类指标,可能需要使用面板回归模型。如果研究针对某一主体的时间序列,可以考虑使用VAR或ARIMA模型。 𐟖寸 数据分析 使用合适的软件进行数据分析。例如,可以使用Excel、SPSS或Stata等软件进行数据处理和分析。 𐟓Š 结果检验 对分析结果进行检验,确保数据的准确性和可靠性。这可能包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。 𐟓 撰写分析报告 按照数据分析的基本步骤,撰写分析报告。报告应包括研究背景、研究方法、数据收集与整理、模型选择、数据分析结果以及结论等。 通过以上步骤,可以完成一篇完整的MBA计量经济学实证论文。

如何查找90%、95%和99%的Z值? 最近在学习计量经济学和Stata,真是又爱又恨啊!不过,听说以后写论文少不了这些东西,只能硬着头皮上啦。毕竟,我还有一个小小的学术梦呢!𐟥𒊊最近刚学了最小二乘法和回归分析,虽然复杂的数学推导暂时用不上,但基础概念还是要掌握的。至于t检验、F检验、点估计、距估计这些,以前学过但已经忘得差不多了。不过没关系,后面慢慢捡起来吧。 关于置信区间,简单来说,95%的置信区间意味着如果你做10000次实验,大约有9500次的结果会落在某个区间内。比如,你可以用level()函数来显示不同的置信水平,比如reg price length, level(99)。 不同的置信水平(如90%、95%、99%)对应不同的Z值,这些Z值可以从标准正态分布表中查找。具体来说: 90%置信水平的Z值是1.645。 95%置信水平的Z值是1.96(约等于2)。 99%置信水平的Z值是2.58。 至于t检验,样本量足够大的时候,t值的绝对值大于1.65,或者p值小于0.10,回归系数在10%水平下显著(一颗星);t值的绝对值大于1.96,或者p值小于0.05,回归系数在5%水平下显著(两颗星);t值的绝对值大于2.58,或者p值小于0.01,回归系数在1%水平下显著(三颗星)。 显著性水平是指估计总体参数落在某一区间可能犯错误的概率。PS:如果有错误被大佬发现或者有什么好的学习方法推荐,请速速告诉俺hhh𐟥𐯼Œ后面俺也要继续分享新涨的𐟧€,就当对自己的一个督促啦,要和我的互联网学习搭子们一起进步𐟑𛀀

经管生必备6大类学习工具推荐 作为家里第一个经管专业的学生,我发现经管生最怕的就是信息闭塞!家人和亲戚无法提供任何指导性意见,从绩点落后到拿下奖学金,从论文小白到被老师点名表扬,从哑巴英语到雅思首考7分,我发现获取信息的能力决定了我们与同龄人的差距。今天为大家整理了一些经管生的“作业帮”,帮助大家一起打破信息壁垒! 𐟔𙥭椹 工具类 1️⃣Desmos:函数绘图,辅助微积分作业 2️⃣X-mind:思维导图、鱼骨图、二维图、逻辑图等,帮助理清思路 3️⃣幕布:树形思维导图,可书写成文,方便分享和展示 4️⃣番茄ToDo:时间管理神器 5️⃣易我数据恢复:支持恢复误删除等原因丢失的数据 𐟔𙨮𚦖‡科研类 1️⃣Nvivo:质性研究&分析文本类数据 2️⃣Stata:计量经济学神器,数据分析&绘图 3️⃣Spss:小白数据分析软件,适合做回归分析 4️⃣Google:学术论文检索 5️⃣Deepl:巨好用的翻译,看英文文献再也不愁了 6️⃣Paperdigest:文献综述 7️⃣Vision:专业流程图绘制 𐟔𙧽‘课&播客类 1️⃣小破站 微观经济学-臧日红教授 金融学-李健教授等 计量经济学-王维国教授 货币金融学-翁舟杰教授 2️⃣MOOC(大学生慕课) 3️⃣网易公开课:提供来自于哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学等世界名校的公开课 4️⃣小宇宙 《外部性》(强力推荐!) 《硅谷101》 《中金研究院》 《商业就是这样》 《Planet Money》(超好的经管英文播客!) 𐟔𙩀š用证书类(放不下了见图) 𐟔𙤸“业证书类(放不下了见图) 我做这个账号的初心:只讲经管生的信息差!这个账号目前已分享: ✅建议经管生没课时都去做这6件事 ✅经管生变强需要跨越的三座大山⛰️ ✅普通家庭的经管生,一定要早点清醒过来 (其余放不下了见图) 接下来还会分享: ⭐️经管生千万不能去做这六件事 ⭐️经管生必看‼️这才是百度的正确打开方式 ⭐️学了经管专业让我感受到…信息茧房的恐怖 ⭐️建议经管生冲一下专业竞赛,综测多不内卷 ⭐️经管生请疯狂死磕这3️⃣种技能逆袭❗

经济学RA必备技能指南 𐟓ˆ 好久没更新了,最近实在没时间系统梳理知识,就随便写点碎碎念吧(论文读不进去,逃避一下)。这次主要面向微观实证方向的经济学RA,特别是高年级本科生或硕士(低年级的同学一般负责脏活累活)。 代码技能 𐟒𛊨‡𓥰‘熟练掌握一门编程语言,比如Python、R或者STATA。最好是其他两种也能轻松看懂代码。 如果你是编程小白,并且主要目标是经济学研究,我推荐R和STATA,上手相对容易。不过这些工具在高级功能上不如Python强大。如果你未来还想做data science,那就直接学Python吧。 具体要多熟练呢?很多顶刊会要求公开论文使用的代码,所以首先要能看懂,然后能自己写出来,复现结果。这样差不多就够了。 学术知识 𐟓š 数学分析、高等代数、实分析等课程可能都用得上,毕竟现在的实证论文很多都需要理论模型。不会这些数学课可能会让你一筹莫展。 计量经济学必须滚瓜烂熟,能够把课程所学迁移到实际应用中。国内的计量经济学课程设置有所欠缺,需要我们自己努力。 计量经济学教材我推荐《Mostly Harmless Econometrics》。 LaTeX 𐟓 除了代码,LaTeX也是RA阶段花大量时间的地方。上手难度不大,但建议尽早掌握。 LaTeX平台上手我推荐Overleaf,新手友好,方便分享。 其他技能 𐟔犨ﻦ–‡献:读文献真的需要大量练习,要有足够的阅读速度。对于非英语母语者来说,这确实很痛苦。我推荐用deepl的网页插件,碰到读不懂的句子选中即可翻译,不会太依赖,还能提高阅读速度。 Zotero:这是一款文献阅读软件,配合上插件功能强大。不过我最近才上手,还没有很深的感受。 心态:做RA最重要的就是不要玻璃心。老板每天琐事一大堆,看不到我们发消息汇报工作是非常正常的。老板有时对RA工作提出意见也是正常的,我们更应该专注做好自己的工作,保持心态稳定。 希望这些碎碎念能帮到大家!

𐟌Ÿ手把手教你如何快速找到Stata命令𐟓š 最近有不少朋友问我如何找到Stata命令,其实我自己也在不断摸索中。虽然自己用的都是现成的命令,没有编过新命令,而且以前学的命令也大部分都忘了,但我还是想分享一些实用的方法,特别是适合新手的。 𐟌Ÿ利用好公主号 微信其实是个找资源的宝地。你可以在搜索栏里输入关键词,就能找到很多相关的公主号。推荐几个: 计量经济圈 计量经济学 stata连享会 stata and python数据分析 医咖会 𐟌Ÿ关注Stata连享会 这是连玉君老师团队创办的,微信、CSDN、简书都有。特别是CSDN的界面比较舒服,而且这里还做了个Stata连享会的链接汇总、视频教程、常用软件、精彩推文等等。此外,微博也可以关注连老师@连玉君。 𐟌Ÿ期刊论文的附件 很多论文会附带附件,上面有数据及处理过程。你可以找用同种方法的论文,然后学习它的do文件。比如,中国工业经济的附件是全部公开的,可以进它的官网找相应论文,然后下载附件学习。 𐟌Ÿ利用经管之家等网站 经管类的同学应该都知道这个网站。你可以在上面搜索之前的回答,也可以自己提问题。数据、计量等问题都可以在上面找到答案。此外,简书、CSDN、小破站上也有很多计量文章,可以进行搜索。 𐟌Ÿ陈强老师的高级计量经济学及Stata应用 这本书里基本能找到大部分的基础命令。经管之家和CSDN都能下载到这本书。 希望这些方法能帮到大家,找到自己需要的Stata命令!𐟓–𐟒𛀀

𐟓š实证经济学入门书单推荐✨ 𐟎“对于经管专业的学生来说,实证分析是必备技能!𐟓ˆ想要快速入门并掌握计量分析吗?这里有四本超赞的书籍推荐给你! 1️⃣ 《计量经济学导论》𐟓–,就像一本随时可查的字典,计量经济学的基础知识点一应俱全,哪里不懂就翻哪里! 2️⃣ 《基本无害的计量经济学》𐟓š,诺奖得主的经典之作,建议阅读英文版哦,中文版翻译可能会有点吃力呢。它涵盖了基本的计量方法,还有经典论文的实例,帮你更好地理解和应用。 3️⃣ 《因果推断实用计量方法》𐟓˜,我最爱的书籍之一!知识点讲解得非常透彻,对于计量分析的初学者超级友好。固定效应、双重差分、工具变量等复杂模型,这本书都能帮你轻松掌握。 4️⃣ 《高级计量经济学与stata应用》𐟓™,结合stata进行实践操作,让你快速上手高级计量分析。虽然我更喜欢实际操作练习stata,但这本书还是值得一读的,可以作为查阅资料的好帮手。 𐟒ᨿ™些书籍都是实证经济学的经典之作,无论你是新手还是有一定基础的经管学生,都能从中找到适合自己的学习内容。快来阅读吧!𐟌Ÿ

掌握Stata秘诀,论文轻松写! 𐟓š 这篇笔记专为经济学论文写作的新手、入门者以及学年论文作者设计,旨在通过实践快速掌握Stata,并提升论文写作能力。 𐟒ᠤ𘻨恦€想: 在实践中学习:通过实际操作快速掌握Stata。 在写作中完善:通过实际写作加深对知识的理解。 持久学习:积累经验,逐步掌握方法。 𐟚€ 学习Stata的有效方式: 掌握基础计量知识: 学习基本的计量模型,如最小二乘法、固定效应、DID模型等。 了解回归结果的含义(如显著性、P值、R方等),能读懂实证分析表格。 初学时,可以通过小破站或百度检索相关知识,查找“基准回归表解读”或“如何做异质性分析”等教程,帮助理解回归分析的过程。 掌握Stata命令: Stata的核心目的是简化数据分析,只需输入简单命令(如`reg y x`),Stata便会输出回归结果。 不需要背诵大量命令,学会使用并理解这些命令即可。 学习命令时,可以参考教材(如《计量经济学及Stata应用》),边学边做练习,效果显著。 从实战中积累经验: 阅读论文时,关注数据处理和模型建立部分,理解命令背后的原理。 遇到不懂的内容时,不要怕查阅资料,逐步积累自己的Stata命令库。 不断总结和反思: 在实际写作过程中,结合Stata的命令和分析方法,不断总结技巧。 逐渐形成自己的写作和分析思路,使得论文写作更加高效。 学习Stata的关键是通过实践积累经验,快速上手后可以不断深化对计量经济学理论和方法的理解。

Stata自学指南:从入门到精通 𐟓š 书籍推荐 李子奈《计量经济学(第四版)》:这本书是本科教学的经典教材,内容基础且全面,适合初学者。 陈强《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》:这本书由研究生导师和同门师兄师姐推荐,讲解非常全面,每章都附有Stata命令,方便查找。 𐟙‡‍♂️ 学习资源 silencedream:上海财经大学博士讲解的Stata视频,内容实用,不是照本宣科。对于内生性问题、中介效应、调节效应等难点,这里都有详细的讲解。 𐟒𛠥…𖤻–学习平台 经管之家:将报错提示复制到浏览器,你遇到的问题大概率已经有人解决过了。 连享会主页:中大连玉君老师团队提供的内容非常丰富,各种专题推文和形式多样的学习资源应有尽有。 这些学习资料和资源可以帮助你更好地掌握Stata的使用技巧,提升你的计量经济学水平。如果你有其他好的资源,欢迎在评论区交流。

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