不得不说,这十年,经管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。 因果推断方法发展迅猛,创新不断。首先,合成DID、交叠DID异质稳健估计法出现的历史不过短短几年,且已在实践中大量应用。其次,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,尤其是双重机器学习的大量应用,机器学习方法有望在因果推断中发挥日益重要的作用。 为帮助大家更精确的掌握高级因果推断方法的一些最新发展,数量经济学特别推出2026年1月AI辅助高级机器学习&因果推断专题课。 2026年1月高级因果推理研讨会的主题是机器学习方法在因果推理中的应用,交错双重差分法等。
💎 本课程以“原理-操作-论文-前沿-AI”五位一体构建框架:以原理夯实认知根基,以Stata代码落地实操,引导结合研究主题精准选型,同步融入前沿与AI赋能。旨在助力研究者实现从理论到实践的能力跃迁,系统性提升实证分析技能与洞察力。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2026必须掌握新版计量操作?
🔥 🚀 2026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:AI赋能Stata学术应用实现
📊 新应用:新增《AI-Stata融合实战》模块
Stata课程开设已9年
2017-2025年
课程好评!
2026Stata寒假班--AI辅助机器学习&因果推断前沿专题
时间:2026年1月24日--1月27日(4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、AI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
- 4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
第一讲:Stata简介与AI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
- 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。
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:门限回归与AI辅助
- 命令:xthreg、xtthres、threshold等
- 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1:通货膨胀及人均GDP增长率门限回归案例(课后作业)
2 机器学习与因果推断专题介绍(Stata 高级班--2天)第七讲: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2:新能源企业创新(中国工业经济, 2017)
第八讲:合成控制法 与AI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3:Abadie et al. (2010)加州99号香烟法案的效果(精讲)
- 论文复制4: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.
第十讲:AI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。
- 案例6: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. )
第十一讲:基于AI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8: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8: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9
:排污权交易机制(2019.05 )(DDD模型等经典操作)
- 论文10:东道国数据(2023.02)(安慰剂检验最新操作)
第十二讲: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。
第十三讲: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:机器学习入门
第十六讲:双重机器学习(DDML)前沿应用
- 《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.
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- 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)
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3、本课程一经报名,不允退换。
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