司继春:二元选择模型与计数数据

发布时间:2020-05-04 阅读 332

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司继春:二元选择模型与计数数据

1. 课程缘起

在很多非线性、非参数模型中,倾向得分(propensity score)是重要的估计步骤,比如在倾向得分匹配中,倾向得分的估计是一个重要的步骤;在Heckman两步法等模型中,倾向得分估计也扮演着重要作用。在本次直播中,我们将从预测拟合以及解释两个角度,为大家详细解释二元选择模型的种种细节,并在此基础上介绍二元选择模型的几个应用:在PSM以及在离散选择模型中的应用。

2. 课程概览

  • 听课方式: 网络直播/回放。报名后点击课程链接进入在线课堂收看,无需安装任何软件。支持手机、iPad、电脑等。
  • 直播嘉宾:司继春
  • 软件/课件: Stata,报名后点击短书平台「课程表」查看。包括:讲义 PPT,实操 Stata 数据和程序文件。
  • 费用:88 元
  • 时间:2020 年 5 月 23 日(周六),19:00-21:00 (温馨提示:直播时点过后,仍随时可购买课程回放)
  • 课程咨询: 李老师-18636102467(微信同号)
  • 报名链接: https://lianxh.duanshu.com/#/brief/course/9cbbe03d92d24858aa52bfadda9952dd

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3. 嘉宾简介

司继春,博士毕业于上海财经大学,现任上海对外经贸大学统计与信息学院讲师,主要研究领域为微观计量经济学、产业组织理论。在 Journal of Business and Economic Statistics、《财经研究》等学术刊物上发表多篇论文,[主页]。大家更熟悉的是知乎上大名鼎鼎的 [慧航],拥有 263,010 个关注者,获得过 136,144 次赞同,他就是司继春老师 —— [知乎-慧航]

4. 课程提要

  • 二元选择模型:拟合
    • 为什么需要二元选择模型?
    • 二元选择模型的估计和预测
    • 模型评价
    • Stata实现:如何估计propensity score?
  • 二元选择模型:解释
    • 几率、几率比与Logistic系数的解释
    • 潜在结果模型与Probit系数的解释
    • Stata实现:如何汇报二元选择模型的结果?
  • 面板数据二元选择模型简介
    • 随机效应
    • 固定效应
    • Stata实现:生育与女性劳动参与
  • 广义线性模型与计数回归简介
    • 广义线性模型简介
    • 泊松回归
    • ZIP回归

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