2026Stata寒假班--机器学习&因果推断专题
AI+Stata2.0突破传统学习束缚
解锁科研无限可能
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。
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）
课程形式：远程直播，提供录播回放
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
🎯注重计量理论模型的连续性、系统全面性以及前沿性
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
🎯交叠DID专题
经济管理类实证研究的主流方法之一，双重差分方法，专题讲解DID，多期DID，DID扩展模型，例如DDD，PSM-DID、合成DID等针对双向固定效应模型TWFE中出现的偏误，进行交叠DID专题讲解，涵盖bacondecomp分解、负权重诊断方法（核心期刊上经常出现的）以及3种异质稳健性估计，分别为：组别--时期平均处理效应、插补估计量、堆叠估计量。
🎯完整的论文精讲以及论文复刻
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，提供do文档以及代码资料，能够完成论文复刻和写作
🎯小班教学，全程学习互动，立体化服务体系
第一讲：Stata简介与AI辅助应用
- Stata常用基础知识
- 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）
- 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增强的Stata运算结果返回
- AI辅助的条件语句与循环语句
- AI驱动的变量循环与命令执行
- AI优化的循环语句：foreach和forvalues
- AI辅助的ado文件编写与profile设置
- 案例研究：AI在Stata编程中的应用
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
- AI辅助的线性回归模型估计
- AI智能的Stata结果输出
- AI辅助的模型诊断与优化
第五讲：AI辅助面板数据专题
- AI增强的面板数据计量分析方法
- AI优化的面板回归模型操作及结果解释
- AI集成的面板数据及Stata应用
- 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）
- 用Stata做面板数据分析，程序代码应知应会
第六讲：门限回归与AI辅助
- 命令：xthreg、xtthres、threshold等
- 门限回归理论、截面门槛模型、面板门槛模型
- 面板单门限及多门限模型的操作应用、结果解释等
- 论文讲解以及课程总结
- AI辅助的门限模型综合研究以及深度分析
- 新增动态面板门槛操作及应用
- 参考文献
- 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）
- 论文应用1：动态门槛回归模型论文讲解第3篇
- 互动环节：AI辅助的门限回归问题解答
- 作业与实践：AI辅助的门限回归分析任务
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。
- 倾向匹配得分基础原理
- 倾向匹配得分建模流程图
- PSM操作命令及其具体应用
- AI辅助的课程内容整合与总结
- 案例2：参加培训与工资
- 案例3：参加工会是否有助于获得更高的工资
- 论文复刻2：新能源企业创新(中国工业经济, 2017)
- 论文讲解：政策补贴(中国工业经济, 2017)
- 互动环节：AI辅助的PSM问题互动解答
- 作业与实践：AI辅助的PSM分析任务
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。
- 合成控制法模型
- 合成控制法案例背景及简介
- 数据来源及样本介绍
- 结果分析
- 合成控制法及Stata操作应用
- 安慰剂检验
- 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.
- 论文复制5：德克萨斯州案例
- 互动环节：AI辅助的合成控制法问题解答
- 作业与实践：AI辅助的合成控制法分析任务
- 回归合成控制法原文精讲
- RCM及Stata操作应用
- 案例4：99法案
- 案例5：回归对内地影响
- AI辅助的课程内容整合与要点回顾
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。
- AI视角下的双重差分模型（DID）概述
- AI辅助下的双重差分应用
- 使用Stata与AI结合进行双重差分分析
- 9种传统DID命令
- 平行趋势检验、安慰剂检验
- 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. ）
- 论文精讲及复刻6
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
- 三重差分模型DDD
- PSM-DID方法创新
- 案例7：专利许可（精讲）
- 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）
- 案例9、智慧城市（石大千等，2018.06）
- 案例10、高铁开通
- 论文7：专利质押（2022.09）（精讲）
- 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）
- 模糊DID
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。
- 案例11：单边离婚法案
- 案例12：城市群人口集聚
- 案例13：低碳城市试点政策
- 论文11：互联网基础设施
- 论文12：企业绿色专利再配置
- 参考文献：双重差分法基础及其最新发展：阅读文献汇总
第十三讲：合成DID- 案例15：议会性别与孕产妇死亡率案例
- 案例16：女性政治地位对议会中女性的占比
- 案例17、禁烟法案
- 案例18、房产税改革
- 合成DID--论文应用讲解13：推荐3篇《数量经济技术经济研究》上（静态/动态）合成DID方法论文
- 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。
- AI增强的断点回归原理
- 精确断点回归、模糊断点回归
- 断点回归及Stata操作指导
- 断点回归相关检验
- 断点回归应用实例分析
- 重点：详细介绍rd以及rdrobust系列命令
- 前沿--最新应用：Stata: 不可不知的4种断点回归 (RDD) 中的平滑性检验方法
- 案例19：民主党当选对选区联邦支出影响
- 案例20：参议院选举
- 论文讲解与复刻应用14：JDE顶级期刊_断点文章与《数量经济技术经济研究》上7月27日论文_研究房价与家庭消费
- 论文讲解15：养老金对缓解农村居民医疗负担的作用
- 推荐一篇《中国工业经济》上断点回归操作全流程论文
- 以《经济学》（季刊）上退休与健康+孟母三迁2篇文章来学习断点回归操作全流程
- 推荐2篇经典必读《数量经济技术经济研究》+《中国工业经济》上断点回归方法论文
- 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
- 双重机器学习Stata应用
- DDML与经典因果推断方法的比较及前沿应用
- 《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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时间：2026年1月24日--1月27日（远程班，4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。
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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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2026年1月Stata寒假班--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。
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3、本课程一经报名，不允退换。
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