第六届Stata中国用户大会将于2022年8月19-20日在线盛大召开。您可以与来自各领域良好的 Stata *及 Stata 研发工程师一起分享有价值的见解及新命令,学习*的科研方法并提高您的 Stata 应用知识。
会议同期全新推出《Stata大师课》+《Stata公开课》的夏季联学营活动,欢迎加入我们,并利用这一*特的机会来学习使用Stata的新方法。
2022 Stata大师课**期《蒙特卡洛模拟、贝叶斯分析与Stata应用》,于8月17-18日成功举办,来自全国的Stata用户及爱好者全程参与了学习,课程内容丰富新颖,王群勇教授的精彩讲解也点燃了大家的学习热情,并收获其中。
本次主题是:《蒙特卡洛模拟、贝叶斯分析与Stata应用》,主讲嘉宾:王群勇教授(经济学教授、博士生导师,南开大学数量经济研究所所长,中国数量经济学会常务理事,中国统计学会常务理事。)王教授多年深耕经济学相关研究,主持多项**和省部级课题。发表大量相关论文,开发多种Stata程序被大量下载和使用。
蒙特卡洛模拟和贝叶斯推断日益成为现代计量经济学中的核心方法,是很多宏观计量、微观计量、金融计量模型的主流估计方法,被纳入到当代计量经济学教材的标准内容体系中,并成为经济学、管理学等研究生的必修内容和科研工作者的*工具。比如,在《Microeconometrics using Stata》(第2版,2022年)一书中即新增了两章关于贝叶斯分析的内容。
贝叶斯方法对于复杂模型、样本量较小的数据等情形,贝叶斯估计将数据信息和先验信息综合起来,在模型估计、模型选择、模型检验、模型预测和模型平均方面具有**的优势,是各种向量自回归模型、动态随机一般均衡模型、社会网络模型的标准估计方法。
受抽样算法、软件开发等限制,贝叶斯估计并没有像传统的估计方法(小二乘估计、较大似然估计和广义矩估计等)那样被大家所熟知,造成很多学生和科研人员需要贝叶斯方法进行实证研究时却无从下手。本期课程以蒙特卡洛模拟和贝叶斯估计为核心,由浅入深介绍贝叶斯推断的基本概念和核心算法(马尔科夫链蒙特卡洛模拟、Metropolis-Hastings抽样、Gibbs抽样等)、模拟结果的统计分析、模拟结果的质量诊断、贝叶斯预测。同时,介绍贝叶斯方法在宏观金融计量经济学中的重要应用,包括线性和非线性VAR模型、混频回归模型等。
本次课程主要是介绍蒙特卡洛模拟、贝叶斯分析与Stata应用,包括:贝叶斯推断介绍、蒙特卡洛模拟的应用和经典模型、马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)、贝叶斯计量经济模型(MCMC)、和它们在Stata中的应用。
接下来王教授介绍讲解马尔科夫链蒙特卡洛模拟:马尔科夫链、MH抽样(MCMC)、独立MH抽样、适应性随机游走MH抽样、Stata中的bayesmh命令、MCMC诊断、MC抽样结果统计、Gibbs抽样:线性回归等等。
第二天王教授开始介绍贝叶斯在实际中的应用和Stata中的灵活应用:Stata指令、模拟标准差、边际效应、dryrun、模型比较、参数检验、bayesmh命令应用的进阶等等。
知识内容之丰、之广都使学员们收获满满。
在课程结尾时,王教授还专门预留了答疑时间,解答大家的问题,考虑的十分周到。
其中主要问题有:
(1)做贝叶斯之后,哪些结果和统计量是必须汇报的?以及那个将先验分布和后验直方图同时展示stata怎么操作?
(2)关于相关理论有没有什么好的教材和文献的推荐?或是方便复刻练习的研究材料?
(3)我想问一下怎么实现贝叶斯劝说的计量检验
(4)做贝叶斯之后,哪些结果和统计量是必须汇报的?因为贝叶斯的分析范式和传统频数学派不一样,所以请王老师推荐几篇做贝叶斯微观计量论文参考着做汇报。以及那个将先验分布和后验直方图同时展示stata怎么操作?
针对以上问题,王教授依次做了回答,为学员们解开了疑惑。
王教授还无私地分享了,他在课程中用到的文件。
我们还将提供录播视频让学员们反复学习和消化吸收!如果您也对蒙特卡洛模拟、贝叶斯分析感兴趣,也想学习相关知识,点击文末电话联系。
王教授还将在8月21-22日主讲Stata大师课第二期《宏观计量经济分析与Stata、Mathematica应用 》。如果您也感兴趣,也请点击文末电话联系。
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词条说明
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