不得不说，这十年，经济社科领域计量软件发生了很大变化。计量经济学的“可信度革命”席卷经济学各个学科领域，基于潜在因果模型的因果识别策略，例如倾向匹配法（PSM）、断点回归分析设计（RD）、双重差分法（DID）、合成控制法（SCM）等已经成为经济学领域实证研究的通行研究范式。作为经济管理类实证研究的主流方法之一，双重差分方法，主要包括传统DID，多期DID，DID扩展模型，例如DDD，PSM-DID、合成DID等。在实证研究中，对于交错 DID，过往的工作通常采用双向固定效应模型估计 ， GoodmanBacon (2021) 从理论上指出，当处理效应存在异质性时，同一处理对于不同个体产生的效果存在差异，将会导致 TWFE 产生潜在的估计偏误。多时点 DID 估计有偏的解决方法：针对在异质性处理效应下多时点 DID 存在的问题，分别可以进行诊断以及解决。“诊断方法”为Bacon系数分解定理、负权重诊断方法等， “三类解决方法”分别为组别时期平均法、插补法及堆叠型 DID 方法。
由于机器学习方法所展示出的强大精准预测能力，使得经济学家发现机器学习可以提升因果效应估计的可靠性和准确性(Varian(2016)，Athey(2017))，目前机器学习已经融入到因果推断工具中，并得到国际主流经济学界的认可，随之应用到因果推断研究中的论文数量也大幅增加。
而上述机器学习与因果推断结合的方法，在过去的Stata寒暑假研讨班以及直播课程中，都有详细讲解。详见推文
😆2024Stata暑假班--精彩片段--机器学习与断点回归
😅2024Stata暑假班--精彩片段--机器学习与合成控制法
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2024Stata暑假班--精彩片段--双重机器学习DDML
🤣机器学习&因果推断--2024Stata暑假班--精彩片段
2024Stata暑假班--精彩片段--双重机器学习DDML
2024年8月Stata暑期班回顾丨因果推断&机器学习应用&异质性DID前沿&双重机器学习专题回顾
24年8月Stata暑假班因果推断&机器学习应用双重机器学习
直播回顾--机器学习基本原理、机器学习与双重差分、断点回归应用等
为帮助大家更精确的掌握基于机器学习思想的因果推断方法，进阶因果推断与机器学习前沿，数量经济学特别推出2025年7月AI辅助的机器学习与因果推断专题课。
Stata：数量经济学命令介绍-cnuse-topsis-log2md-sj1等
ChatGPT+Stata学术应用项目展示--2025Stata寒假班--精彩回顾
轻松玩转机器学习与因果推断
突破传统学习束缚，解锁AI无限可能！
📈 为什么2025必须掌握新版计量操作？
🔥 🚀 2025新课纲四大突破/四大破局点
🚀 新趋势：双重机器学习与异质性DID应用、合成DID、机器学习&因果推断等
✨ 新进展：交叠DID、断点回归前沿、SCM等
💻 新操作：Deepseek赋能Stata学术应用实现
📊 新应用：新增《Deepseek-AI-Stata融合实战》模块
📅 新课模块全景图
🌟模块1：Stata初级班： 包括Stata简介、数据管理、编程、面板数据、中介效应等
⏰ 模块2：Stata高级班： 包括静动态门槛回归、PSM、DID、RD、SCM、SDID、机器学习、双重机器学习等前沿
💎 模块3：Stata前沿班：因果推断前沿、机器学习在因果推断中应用、Deepseek赋能Stata学术应用
Stata课程开设已9年
2017-2025年
课程好评！
2025Stata暑假班--Deepseek辅助因果推断前沿专题
时间：2025年7月26日--27日，7月29日-7月31日（远程班，新增一天课程，5天，上课安排以通知为准）
费用：4000元/人，学生优惠价：3600元/人，报名前请先详询工作人员查看是否还有名额
授课形式：老师讲授指导、学员操作练习、答疑解惑。全程幻灯片/网页/pdf文档课件+Stata操作演示，电子板书+课程截图，课后知识点+板书等资料分享给学员
- 课程资料：提供PPT、课程讲义以及完整的do文档等。全程电子板书+每日log等知识点总结均课后分享给学员
- 零基础起步，初级+高级，注重Stata软件基础操作以及论文分析模型操作技能，帮助你建立系统的计量体系
- 交叠DID、双重机器学习、机器学习在因果推断中应用、Deepseek赋能Stata学术应用等前沿内容
- 课程涵盖理论介绍、软件操作、案例应用、解释结果、论文讲解、论文复刻、全程答疑、前沿应用8维一体，手把手教你学Stata软件操作与分析
- 5天进阶系统掌握Stata因果推断&机器学习高级应用
- 通过系统学习，讲授计量Stata操作全流程以及论文精讲与复刻，使学员掌握重要期刊中的主流分析方法，
- 保证人数限制，更加注重课程互动，调动学员学习积极性
- 全程幻灯片/网页/pdf文档课件+Stata操作演示，电子板书+课程截图，课后知识点+板书等资料全部分享给学员
✅ 课程升级：传统3/4天课程，现升级为初级+高级+前沿累计5天课程✅ 时长升级：新增因果推断新进展、Deepseek赋能Stata学术应用/科研实操等（5天课程总时长30小时）
✅ 资料升级：配套《2025高级计量因果推断&机器学习书籍》+《AI+Stata学术应用讲义》等，提供课程全套资料、数据、do文档代码等
第一讲：Stata简介与Deepseek辅助应用
- Stata简介：Why Stata?/What is Stata
- 软件界面：The Stata Interface/What Stata Looks Like
- 参考书籍推荐：Textbooks /ChatGPT辅助阅读
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log工作日志和do文档：What to Do First? Set a Working Directory/Keeping Track of Things（Do-files and log-files） 结合DS协助生成、修改和解释do文件，提高自动化和准确性。
- 命令以及帮助：The Command & Getting Help - 介绍Stata中的基本命令及其帮助功能，包括如何使用help、ssc install、findit等命令。
- 利用Deepseek快速获取外部命令解释和示例，或者为复杂命令提供一步步的指导
第二讲：Stata数据管理与AI智能辅助
- 数据导入与AI预处理：讲解如何将数据导入Stata，并介绍AI如何辅助进行数据预处理，包括格式转换等/导入导出 Import and Export等
- 变量管理与AI自动化：Stata中管理变量，包括创建、修改和删除变量，AI自动化这些过程。
- 数据管理Data management/排序Order, aorder, and move/变量标签Variable Labels and Notes
- 数据转换与AI智能分析：包括变量类型转换等，并展示AI如何提供智能分析建议。/文字变量处理之数据类型转换Converting strings to numerics and vice versa（encode 、decode、 destring、 tostring 等）
- 数据合并与AI辅助匹配：在Stata中合并数据集，并介绍AI如何辅助进行数据匹配和合并。（数据横向合并和纵向合并Append and merge（merge，包括一对一、一对多、多对一等合并，append、cross、joinby等，））
- 描述分析Describing the data （summarize）
- 基础命令（table、tabulate、tabstat命令)
第三讲：Stata编程、正则表达式与AI智能自动化
- AI优化的循环语句：foreach和forvalues
第四讲：相关分析、回归分析与AI智能解析
- AI增强的相关命令应用： 命令corr、pwcorr、pwcorr_a等应用
第五讲：Deepseek辅助面板数据专题
- AI驱动的高维/多维固定效应模型（后期讲解DID专题会用到该模型命令）
第六讲：Deepseek辅助中介效应分析
2 机器学习与因果推断专题介绍（Stata 高级班--2天）第七讲：门限回归与Deepseek辅助
- 命令：xthreg、xtthres、threshold等
- Deepseek辅助的门限模型综合研究以及深度分析
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- Hansen, B. E. 1999. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference. Journal of Econometrics 93: 345-368.
- Wang, Qunyong, 2015. "Fixed-effect Panel Threshold Model Using Stata," The Stata Journal, 15(1), 121-134.
- 操作案例3：通货膨胀及人均GDP增长率门限回归案例（课后作业）
- 作业与实践：Deepseek辅助的门限回归分析任务
第八讲：倾向匹配得分（PSM）与Deepseek辅助分析
包括倾向匹配得分（PSM）是实践中应用最为广泛的一种匹配分析方法，基于可观测变量，将多个维度的变量变成一个变量，实现降维思想，通过PS值来定义变量的相似性，进而对非随机研究中混杂因素进行类似随机化的均衡处理，目的是减少选择性偏误，将干预组与之比较的对照组的不同结果归因于项目效应。
- 论文复刻4：新能源企业创新(中国工业经济, 2017)
- 互动环节：Deepseek辅助的PSM问题互动解答
第九讲：合成控制法 与Deepseek辅助政策评估
合成控制法，又名综合控制方法（Synthetic Control Methods），是由Abdie(2003)提出来的一种政策效果评估方法。Abdie(2003)将该方法用于评估恐怖冲突对巴斯克地区经济的影响效应。Abdie(2010)利用合成控制法研究了加州香烟控制法案对人均香烟消费效应。该方法通过对控制组个体进行加权平均，进而构造出与干预组实施政策前相似的合成控制组，用该合成控制组个体政策干预后的结果来估计干预组的反事实结果。
- 完整论文复刻：Abadie, Alberto, Alexis Diamond, and Jens Hainmueller. 2010. “Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program.” Journal of the American Statistical Association 105 (490): 493–505.
- 参考教材 - Scott Cunningham (2020). Causal Inference: The MixTape.https://mixtape.scunning.com/
- 论文复制5：Abadie et al. (2010)加州99号香烟法案的效果（精讲）
- 论文复制6：房产税改革（精讲）/刘友金, 曾小明. 房产税对产业转移的影响:来自重庆和上海的经验证据[J]. 中国工业经济, 2018, (11): 98-116.
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- 互动环节：Deepseek辅助的合成控制法问题解答
- 作业与实践：Deepseek辅助的合成控制法分析任务
第十一讲：Deepseek驱动的双重差分专题（DID）
双重差分法（DID）又名倍分法，是应用于社会经济领域的政策或项目评估，分别计算干预组与对照组在处理或干预实施前后的差异，再计算干预局与对照组之间变量量的差异，共进行两次差分，这就是双重差分。
- Deepseek辅助的双重差分法：平行趋势检验等(9种)
- 案例8：最低工资法能否会降低对低技能工人的需求（Card D, Krueger A B. Minimum wages and employment: a case study of the fast-food industry in New Jersey and Pennsylvania[J]. American Economic Review, 1994, 84(4): 772-798. ）
第十二讲：基于Deepseek增强的DID专题2
双重差分法（DID）又名倍分法，是应用于社会经济领域的政策或项目评估，分别计
- 案例10：医院改革与病人满意度（Stata17中新命令经典案例，Stata18种新增该案例新操作）
- 论文11：国家级新区（2020.07）（精讲，新增交叠DID及Bacon分解等DID全套操作）
- 论文12：排污权交易机制（2019.05 ）（DDD模型等经典操作）
- 论文13：东道国数据（2023.02）（安慰剂检验最新操作）
第十三讲：基于Deepseek增强的多时点DID/渐进DID/交叠DID/交错DID
理解DID出了什么问题?双向固定效应模型TWFE与异质性处理效应drdid和csdid
在实证研究中，对于交错 DID，过往的工作通常采用双向固定效应模型估计 ， GoodmanBacon (2021) 从理论上指出，当处理效应存在异质性时，同一处理对于不同个体产生的效果存在差异，将会导致 TWFE 产生潜在的估计偏误。
多时点 DID 估计有偏的解决方法：针对在异质性处理效应下多时点 DID 存在的问题，分别可以进行诊断以及解决。“诊断方法”为Bacon系数分解定理， “三类解决方法”分别为组别时期平均法、插补法及堆叠型 DID 方法。
多时点DID问题与TWFE估计的挑战
交叠DID与Deepseek增强分析
Bacon系数分解定理与Deepseek应用
负权重诊断法与Deepseek辅助
- 组别-时期平均处理：did_multiplegt、eventstudyinteract、csdid
- 插补估计量：did2s、did_imputation、event_plot、fect
第十四讲：断点回归
断点回归（RD）是一种类似于随机实验的准实验分析方法，能够有效的利用相关条件来分析变量之间的因果关系。其主要思想是，个体中的某一关键变量即处理变量完全由连续变量X超过断点来决定，超过该断点也就是大于某一临界值，就会受到政策干预，否则没有受到政策干预。在断点回归分析中，小于某一临界值可以作为一个很好的控制组来反映断点右侧的情况。通过计算临界值样本左右两侧的差异，进而估计处理效应统计量。
- 复现文献 - Chen, Yu, Shaobin Shi, and Yugang Tang. "Valuing the urban hukou in China: Evidence from a regression discontinuity design for housing prices." Journal of Development Economics 141 (2019): 102381.
第十五讲：合成DID
- 参考文献 - Arkhangelsky D, Athey S, Hirshberg D A, et al.Synthetic difference-in-differences[J]. American Economic Review, 2021.
第十六讲：让Deepseek带我们玩转机器学习
第十七讲：双重机器学习（DDML）与Deepseek辅助分析
- Deepseek辅助的双重机器学习（DDML）简介
- Deepseek集成的DDML与经典因果推断方法的比较
- Deepseek驱动的双重机器学习在因果推断中的前言应用
- 《中国工业经济》+《数量经济技术经济研究》论文讲解与复刻
- 复现文献：张涛, 李均超. 网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断[J]. 数量经济技术经济研究, 2023, 40 (04): 113-135.
- 复现文献：蔡运坤, 周京奎, 袁旺平. 数据要素共享与城市创业活力——来自公共数据开放的经验证据[J]. 数量经济技术经济研究, 2024, 41 (08): 5-25.
第十八讲：基于Deepseek辅助的因果推断前沿
第十九讲：基于Deepseek辅助的机器学习与因果推断
- Deepseek辅助的Lasso在合成控制法中的应用
- Deepseek辅助的Lasso在回归合成控制法中的应用
- Deepseek驱动的机器学习在合成控制法、断点回归、双重差分、匹配法等中的应用
第二十讲：Deepseek辅助Stata学术应用前沿
立体化的服务体系，真正保障学有所成！
- 1、系统化的知识体系。知识点精细，学习成长路径更放心；
- 2、保姆级教学服务。六步教学闭环：课程理论与软件并重，采用理论介绍+软件操作+论文应用+解释结果+讲解答疑+前沿应用六维一体，手把手教你学Stata软件操作与案例分析
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- 4、零基础起步，理论与软件并重，手把手教学，小白也能学会的计量班。
- 5、重磅学习礼包。免费领取课程讲义，数据，do文档和参考文献pdf。
- 时间：2025年7月26日--27日，7月29日-7月31日（远程班，新增一天课程，5天，上课安排以通知为准）
- 参会人数：限额80人，报名成功与否以实际付款为准，不接受口头报名。
- 价格：教师：4000元/人，学生价：3600元/人（报名请先咨询工作人员查看是否还有名额）
- 授课形式：老师讲授指导、学员操作练习、线上答疑解惑。
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缴费成功后都享受如下优惠
1、【数据驾驭大师】解锁Stata高阶操作。掌握计量经济学及Stata操作，能够运用Stata完成复杂的数据处理工作，并熟练运用Stata完成写作；2、【模型全解专家】攻克计量核心模型，了解常用模型的思路、原理和建模方法，从源头数据库等数据下载、搜集、整理、管理，到Stata数据操作，提高实证分析水平；3、【论文破译密码】打通顶刊论文任督二脉。学完本课程，你将可以更轻松的读懂期刊上论文，并帮助你根据相关计量模型和方法，独立完成计量经济学模型建模以及实证分析！4、【期刊冲刺指南】掌握面板数据及因果推断方法与Stata实现，更好的发表核心期刊论文5、【学术双核驱动】一次攻克两大前沿领域。机器学习×因果推断两大学术工具交叉融合，Deepseek+Stata双重降维打击！
经济及社科类高校青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生。
（1 从事经济学或者社会科学研究。2 想用面板数据及因果推断&机器学习方法发表核心期刊论文的经济及社科类高校教师、博士生、硕士生、高年级本科生）
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2、交费（微信、支付宝或者对公转账等），报名前请确认信息。
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4、开课后领取发票及邀请函。
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2025年7月Stata暑假班--机器学习与因果推断专题课
1、即日起接受报名，具体报名截止日期根据实际招生而定，人员招满将关闭报名通道。
2、为保护知识产权，课程资料仅供内部学习使用。
3、本课程一经报名，不允退换。
4、本次会议可提供增值税普通发票，如需开具（请联系微信：Xindream1992），并根据自己单位财务部门要求填写抬头和类目信息（一旦开具不能重开），发票类目为：会议服务费、信息服务费、培训费、会议费、咨询费等，报名时可以直接任选其一，其他类目无法开具。
5、会议邀请函通知及课程试看和报名咨询等直接联系工作人员。本次会议最终解释权归计量经济学服务中心所有。
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