README.md · anmin/连享会-面板数据模型

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### 《Stata直播丨直击面板数据模型 ——公开课》

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> &#x23E9; 在线[观看](https://lianxh.duanshu.com/#/brief/course/7d1d3266e07d424dbeb3926170835b38)：      
> 点击 <https://lianxh.duanshu.com/#/brief/course/7d1d3266e07d424dbeb3926170835b38>       
> 注册 [连享会直播间](http://lianxh.duanshu.com) 账号后即可免费观看。时长：2小时20分钟。
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### 嘉宾简介

![](https://fig-lianxh.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/连玉君工作照100.JPG)

**[连玉君](http://lingnan.sysu.edu.cn/node/151)** ，经济学博士，中山大学岭南学院副教授，博士生导师。已在 **China Economic Review**，**经济研究**，**管理世界**，**金融研究** 等期刊发表论文 60 余篇。连玉君老师团队一直积极分享 Stata 应用经验，创办了公众号「Stata连享会 (StataChina)」，开设了 [[Stata连享会-简书]](https://www.jianshu.com/u/69a30474ef33)，[[Stata连享会-知乎]](https://www.zhihu.com/people/arlionn) 两个专栏，累计阅读量超过 200 万人次。

### 课程概览

本课程是 [[直播-动态面板数据模型]](https://efves.duanshu.com/#/brief/course/3c3ac06108594577a6e3112323d93f3e) 的先导课程。以介绍模型设定思路为主，实操部分请下载 「**Lian_Panel.rar**」压缩包自行演练，我会在现场班做详细讲解。

> ![](https://fig-lianxh.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/连享会-直击面板数据二维码.png)    
> 扫码观看视频

目前的实证分析中，基本上都是以「面板数据」为分析对象。好处很明显，一方面，随着样本量的增加，我们的统计推断会更加稳健；另一方面，面板数据同时提供了时序和截面的信息，使得我们既可以分析个体之间的截面差异，也可以分析他们时序动态变化。最为重要的是，使用面板数据还是缓解内生性问题的一个主要方法——我们可以控制那些不可观测的固定效应的影响。

本课程对面板数据模型进行整体简介，包括：固定效应模型 (FE)，随机效应模型 (RE)，二维固定效应模型 (Twoway FE)，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等。

### 课程主题

本次直播主要包括如下几个主题：

- 简介：面板数据结构、优势和挑战
- 什么是「固定效应」？辛普森悖论
- 一维和二维固定效应模型
- 估计方法对比分析：POLS，DVLS，Within-FE
- 聚类标准误：一维聚类和多维聚类
- 实证分析中的主要陷阱
- 动态面板和面板门限模型简介

### 获取课程电子包

你可以点击主页右上方的【克隆/下载&rarr;下载zip】，以便下载本仓库的压缩包；也可以申请一个 [码云](https://gitee.com) 账号，然后点击本项目右上角的【Fork】按钮，这样就可以直接把这个仓库「叉」到你的账号下了，随后我这边更新后，你只需要同步一下就可以看到所有的文件了。

> **实操：Stata dofiles/Data/Papers:**

下载地址：<https://pan.baidu.com/s/1Ri38Xyz_TnFzLNYgsOes4w> (百度云盘，无解压码)。

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> [连享会](https://gitee.com/arlionn)-直播平台上线了！大家可以随时随地充电了！             
> <http://lianxh.duanshu.com>            
<img style="width: 170px" src="https://fig-lianxh.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/连享会短书直播间-二维码170.png">

> ### 连享会-直播课

- **E.** &#x1F4D7; [直播-经济学中的大数据应用](https://lianxh.duanshu.com/#/brief/course/da1a75bc3acc4e238f489af3367efa26)  （**New！**）    
   &emsp; &emsp; 嘉宾：李兵 (中山大学), 2020年2月28(周五)，19:00-21:00. [「课程详情」](https://www.lianxh.cn/news/761e6bbfe07a8.html)
- **D.** &#x1F535; [直播-空间计量全局模型及Matlab实现](https://efves.duanshu.com/#/brief/course/ed1bc8fc5e7748c5aca7e2c39d28e20e), **随时观看**，嘉宾：范巧。[「课程详情」](https://www.lianxh.cn/news/6fdb88905419e.html)
- **C.** &#x1F34E; [直播-动态面板数据模型](https://efves.duanshu.com/#/brief/course/3c3ac06108594577a6e3112323d93f3e), **随时观看**，嘉宾：连玉君。[「课程详情」](https://www.lianxh.cn/news/594aa12c096ca.html)
- **B.** &#x1F34F; [直播-实证研究设计](https://mp.weixin.qq.com/s/NGwsr92_Vr1DGRbVqDVQIA)，**随时观看**，嘉宾：连玉君。[「课程详情」](https://www.lianxh.cn/news/2f31aa3347e83.html)     
- **A.** &#x1F36A; [直播-文本分析与爬虫专题](https://gitee.com/arlionn/Course/blob/master/Done/2020Text.md)，**2020.3.28-29， 4.4-5**，嘉宾：司继春, 游万海。[「课程详情」](https://www.lianxh.cn/news/88426b2faeea8.html)      
- **O.** &#x1F4D7; [公开课-直播-直击面板数据模型](https://lianxh.duanshu.com/#/brief/course/7d1d3266e07d424dbeb3926170835b38)，嘉宾：连玉君，**Free**. [「课程详情」](https://gitee.com/arlionn/PanelData)

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>#### 关于我们

>[连享会](https://www.lianxh.cn) &ensp; [最新专题](https://gitee.com/arlionn/Course/blob/master/README.md) &ensp;  [直播](http://lianxh.duanshu.com)

![点我 - 更多推文](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/0222/181340_968f61e0_1522177.png)

- **Stata连享会** 由中山大学连玉君老师团队创办，定期分享实证分析经验。
- **欢迎赐稿：** 欢迎赐稿至StataChina@163.com。录用稿件达 **三篇** 以上，即可 **免费** 获得一期 Stata 现场培训资格。
- **往期精彩推文：**
 [Stata绘图](https://mp.weixin.qq.com/s/xao8knOk0ulGfNc7vasfew) | [时间序列+面板数据](https://mp.weixin.qq.com/s/8yP1Dijylgreg59QIkqnMg) | [Stata资源](https://mp.weixin.qq.com/s/Kdeoi5uJyNtwwwptdQDQDQ) | [数据处理+程序](https://mp.weixin.qq.com/s/_3DQacFyy7juRjgFedp9WQ) |  [回归分析-交乘项-内生性](https://mp.weixin.qq.com/s/61qJNWnL4KRp0fbLxuDGww)
- **Stata连享会 (StataChina) 公众号关键词搜索/回复** 功能已经上线。大家可以在公众号左下角点击键盘图标，输入简要关键词，以便快速呈现历史推文。常见关键词：`DID，RDD，PSM，面板，IV，合成控制法，plus，Profile, Bootstrap, 交乘项, 平方项, 工具, 软件, Sai2, gInk, Annotator, 直击面板数据, 连老师, 直播, 空间计量, 爬虫, 文本分析, 正则, Markdown幻灯片, marp, 盈余管理, MC` ……。

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&emsp; &emsp;

> 文件清单如下：

```dos
D:\Lec\Lian_Panel
|
│  Lian_PanelData.do    // dofiles，附带本将所有实操命令
│  
├─Data
│      FE_BE_POLS.do
│      FE_mark.dta
│      FE_OLS_Negative.do
│      FE_OLS_Nodiff.do
│      FE_OLS_Positive.do
│      FE_OLS_Zero.do
│      FE_simudata.dta
│      FE_simudata_00.do
│      GTA_sample.dta
│      invest2.dta
│      nlswork.dta
│      xtcs.dta
│      xtlabor.dta
│      XT_FE_fig1.do
│      XT_FE_fig2.do
│      XT_FE_fig3.do
│      
├─Out
│      panel_Neg.png
│      panel_Nodiff.png
│      panel_Positive.png
│      panel_Pos_Scatter.png
│      panel_Zero.png
│      
└─refs
        Abadie_2017_adjust_SE.pdf
        Baltagi_2005.pdf
        Bruederl_Ludwig_FE_2015.pdf
        Cameron_2008_RES_bsClusterSE.pdf
        Cameron_2011_Clustered_se.pdf
        Cameron_2011_ClusterSE.pdf
        Cameron_2011_ClusterSE_PPT.pdf
        Cameron_2015_ClusterSE_JHR.pdf
        Flannery_2006.pdf
        Flannery_2006_FE.pdf
        Gormley_2014_RFS_FE.pdf
        Greene_2012.pdf
        Hisao_2003.pdf
        Horioka_2007_DPD.pdf
        Huang_2008_DPD.pdf
        Ibragimov_2010_clustse.pdf
        OLS_Partial_Corr.pdf
        panel_Neg.png
        Petersen-2009.pdf
        Rios_2015_SJ_15-3_FE.pdf
        SJ12-3-ReviewFE.pdf
        Sun_2004.pdf
        Thompson-2011.pdf
        Wooldridge_2010.pdf
        XT3_Hausman.pptx
        XT_FE_RE.pptx
        连玉君(2011)_Panel_Data.pdf
        连玉君_2012_消费文化.pdf
        连玉君_2014_Hausman检验.pdf
```

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