GPT代表着人工智能领域的一个重大飞跃,它的到来预示着已跨入了AI 4.0的新纪元。在理解上下文、进行连续对话、整合跨领域知识以及创造新颖文本等关键领域,GPT展现了革命性的进展。这一变革不仅影响着教学方式,更深刻地影响着科研工作者学术研究的方法和路径,也为专业发展和学术研究带来了新的机遇和挑战。本课程基于2017--2024年数量经济学Stata寒暑假经典课程,原理+操作+论文+前沿,为大家带来AI辅助的机器学习与因果推断前沿课程。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!
20217--2024,Stata经典课程已经开设8年
2025年1月New
新课纲、新升级
AI赋能科研
AI辅助Stata机器学习与因果推断学术应用
含AI+因果推断+双重机器学习(Stata操作)等前沿内容
原理+操作+论文+前沿
超长回放,详询工作人员报名
目前经济学实证研究已经从相关关系转而强调因果关系,即从研究“结果的原因”转向研究“原因的结果”,而如何进行分析,就需要掌握因果推断方法。
现有的基于面板数据的处理效应/因果推断估计方法大致可以分为以下七类,即匹配法(Matching)、断点回归法(regression discontinuity, RD)、双重差分法 (diference-in-diferences,DID)、合成控制法(synthetic control methodSCM))、回归合成控制法 (HCW/RCM)、基于因子的估计方法和基于机器学习的方法。Stata课程开设已8年
2017-2024年
课程好评!
高级计量--AI辅助的因果推断及机器学习前沿专题
时间:2025年1月16日--1月19日(远程班,4天)
费用:原价5000元,11月15日前报名统一早鸟优惠价,4000元/人,学生优惠价详询工作人员
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
本课程包括八大专题内容:
AI大模型基础课(赠送,4天课程时长外赠送的AI入门课)
一、Stata基础专题讲授Stata基础、数据管理、编程内容
二、中介效应专题
三、面板数据专题:包括静态面板数据专题、门槛回归模型,动态面板门槛模型
四、因果推断计量方法专题:倾向匹配得分(PSM)、断点回归(RDD)、合成控制法(SCM)、双重差分(DID)四大专题
五、异质性DID前沿专题:包含交错DID、异质稳健估计量以及DID新进展新应用等前沿内容
六、合成双重差分法、动态合成DID、空间DID等经典内容!
七、合成控制法前沿、回归合成控制法(RCM/HCW)等
八、机器学习专题:除机器学习基本原理外,还包括机器学习与因果推断中双重差分、断点回归、合成控制法等应用,双重机器学习Stata应用(论文复刻、双重机器学习DDML在因果推断中的应用等前沿)
面板数据及因果推断常用计量方法结合原理+具体案例+论文复刻+Stata实操+前沿,介绍目前使用最为广泛的四大政策评估方法:倾向匹配得分(PSM)、倍差法(DID)、断点回归方法(RD)、合成控制法(SCM)。
DID前沿专题方法:三重差分(DDD)、DID拓展模型(PSM-DID、PSM-DDD)、异质性DID(交错DID、bacon分解、负权重诊断、异质稳健估计量)等。
中介效应、动态合成DID、空间DID、双重机器学习等经典内容!
更多内容详见课程大纲!
- 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
- 中介效应、动态合成DID、异质性DID前沿等新内容
- 面板数据专题及因果推断专题包括前沿的政策评估方法,全面系统讲解倾向匹配得分、双重差分、合成控制法、断点回归等前沿内容。
- 机器学习前沿专题,包括机器学习基本原理、双重机器学习DDML在因果推断中的应用等前沿,机器学习与因果推断中双重差分、断点回归、合成控制法等应用
- 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位一体,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
课程内容:
2、GPT基本管理
3、AI使用及基本操作
4、AI的指令操作
5、AI的使用技巧
6、文字提示(Prompts)与提示工程(Prompt Engineering)
- 如何使用Prompts提高ChatGPT生成回答的质量
7、提示词训练方法与技巧
8、与AI对话的文本语言--Markdown
9、AI+学术+翻译+教育
11.AI+Word:高效处理文档
11.AI+PPT:智能生成演示文稿
12.AI+工具:快速生成PPT
13.AI在Excel中的应用
14.AI辅助Stata学术应用
1 专题介绍(Stata 初级班)
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GPT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ChatGPT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,包括数据清洗、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
- 数据清洗与AI智能检测*:AI辅助帮助检测和修正数据中的异常值和错误。
- 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:GPT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:社会科学因果推断基础与AI增强分析
第七讲:中介效应
2 机器学习与因果推断专题介绍(Stata 高级班)第八讲:门限回归与GPT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3:通货膨胀及人均GDP增长率门限回归案例(课后作业)
第九讲:倾向匹配得分(PSM)与GPT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。
第十讲:合成控制法 与GPT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.
- 论文复制5:Abadie et al. (2010)加州99号香烟法案的效果(精讲)
第十二讲: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8:最低工资法能否会降低对低技能工人的需求(精讲)
第十三讲:基于GPT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
- GPT在DID/PSM-DID/PSM-DDD中的综合应用
- 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)
第十四讲:基于GPT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AI增强分析
Bacon系数分解定理与AI应用
负权重诊断法与GPT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
第十五讲: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。
第十六讲:合成DID
第十七讲:空间DID
第十八讲:让GPT带我们玩转机器学习
机器学习基本原理与ChatGPT解析
GPT辅助的机器学习与计量经济学关系
GPT辅助的机器学习基本步骤
GPT辅助的Lasso回归、岭回归、弹性网等
GPT辅助的Lasso扩展模型有哪些
机器学习如何进行测试和验证
课程总结:GPT视角下的机器学习
第十九讲:基于GPT辅助的机器学习与因果推断
- 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:双重机器学习(DDML)与GPT辅助分析
- 《中国工业经济》+《数量经济技术经济研究》论文讲解与复刻
2017-2024年,Stata经典课程延续
1、重软件操作、重实战是课程一直以来的优势与好评。控制人数的小班教学以确保每一位学员真正学到操作技能。
2、理论与软件并重,手把手教学,零基础起步,小白也能学会的Stata研讨班!
3、重要的事情说三遍,我们课程理论+软件并重,手把手带大家操作学习,并提供完整do文档以及数据、讲义、资料等!
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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、免费领取课程讲义,数据,do文档和参考文献pdf;
- 6、免费领取课程赠送视频及全套资料(do文档以及数据、讲义、资料书等)
- 参会人数:限额60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
- 授课形式:老师讲授指导、学员操作练习、线上答疑解惑。
- 课程资料:提供PPT、课程讲义以及完整的do文档等。
缴费成功后都享受如下优惠
1、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、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;
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5、一次学习,准确掌握机器学习与因果推断两大学术工具!
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)
报名流程
1、电话咨询,给予反馈,确认报名信息。
2、交费(微信、支付宝或者对公转账等),报名前请确认信息。
3、开课前发送培训通知以及软件准备,电子版预习资料等。
4、开课后领取发票及邀请函。
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2025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。
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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