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嵌入式培訓(xùn)

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Stata軟件培訓(xùn)班

   班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576/13918613812( 微信同號(hào))
       堅(jiān)持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動(dòng)環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   培訓(xùn)特點(diǎn)
       個(gè)性化、顧問(wèn)式培訓(xùn),互動(dòng)式授課,針對(duì)實(shí)際需求,項(xiàng)目案例教學(xué),實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目演示,超級(jí)精品小班。
   培訓(xùn)講師

       華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級(jí)工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,曙海教育,資深講師。

       大多名牌大學(xué),碩士以上學(xué)歷,相關(guān)技術(shù)專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷,開發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目,熱情,樂(lè)于技術(shù)分享。針對(duì)客戶實(shí)際需求,案例教學(xué),邊講邊練,互動(dòng)式溝通,學(xué)有所獲。

       更多師資力量信息請(qǐng)參見曙海師資團(tuán)隊(duì),請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看

   開課時(shí)間和上課地點(diǎn)
             上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
             近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):
Stata培訓(xùn)班:2025年12月15日..以質(zhì)量求發(fā)展....合作共贏....實(shí)用實(shí)戰(zhàn)....用心服務(wù)......--即將開課--........................(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式

     ☆資深工程師授課

        
        ☆注重質(zhì)量
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        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作

        

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   新優(yōu)惠
       ☆在讀學(xué)生憑學(xué)生證,可優(yōu)惠500元。
   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

   課程大綱 Stata軟件培訓(xùn)班
 
第一階段

 

內(nèi)容

Stata簡(jiǎn)介

Stata軟件的一些技術(shù)參數(shù);STATA概貌;輸入和導(dǎo)入數(shù)據(jù);存儲(chǔ)和導(dǎo)出數(shù)據(jù);瀏覽資料;執(zhí)行指令;數(shù)據(jù)預(yù)處理;log文件;do文檔;結(jié)果輸出到ExcelWordLaTeX;初次使用Stata時(shí)要注意的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)處理

變量轉(zhuǎn)換的技巧;分位數(shù);重復(fù)樣本值的處理;缺失值的處理;奇異值的處理;資料的合并和追加;重新組合數(shù)據(jù);字符型變量的處理;分類變量的分析;時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理;面板數(shù)據(jù)的處理;數(shù)據(jù)的查驗(yàn)和比較。

從整體上介紹了STATA的基本架構(gòu)
通過(guò)大量的實(shí)例,介紹了各種數(shù)據(jù)處理技巧

Stata繪圖

簡(jiǎn)介;常用圖形示例;Stata繪圖常用技巧。

矩陣

矩陣的基本操作;矩陣語(yǔ)言;MATA語(yǔ)言初步;矩陣的進(jìn)一步說(shuō)明。

介紹STATA矩陣操作
介紹STATA編程

STATA編程初步

Stata程序簡(jiǎn)介;循環(huán)與控制語(yǔ)句;常用的編程技巧;Stata完整程序包經(jīng)典實(shí)例的詳細(xì)解說(shuō)。

第二階段 高級(jí) -- 計(jì)量分析與Stata應(yīng)用

培訓(xùn)目的:
使學(xué)員熟練使用Stata進(jìn)行實(shí)證分析工作,主要包括:
(1)
掌握多種常用的估計(jì)方法(如普通小二乘法、廣義小二乘法、非線性小二乘法、大似然估計(jì)、iv估計(jì)和gmm);
(2)
學(xué)會(huì)估計(jì)和分析時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù)常用模型(如單位根檢驗(yàn)、協(xié)整分析、var、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型、動(dòng)態(tài)面板模型、面板單位根檢驗(yàn)和面板協(xié)整分析等等);
(3)
學(xué)會(huì)編寫一個(gè)完整的Stata程序;
(4)
學(xué)會(huì)應(yīng)用Stata進(jìn)行抽樣和模擬分析,包括bootstrapmonte carlo模擬分析

培訓(xùn)內(nèi)容:
計(jì)量分析與Stata應(yīng)用
1. 普通小二乘法(OLS
1.2 解讀OLS回歸結(jié)果
1.3 殘差分析與穩(wěn)健型估計(jì)
1.4 管理多個(gè)回歸結(jié)果
2. 廣義小二乘法(GLS
2.1 GLS的基本思想
2.2 異方差
2.3 序列相關(guān)
2.4 似無(wú)相關(guān)模型(SUR)
3. 非線性小二乘法(NLS
3.1 NLS的基本思想
3.2 NLS程序的編寫
3.3 范例:估計(jì)動(dòng)態(tài)部分調(diào)整模型
4. 大似然估計(jì)(MLE
4.1 MLE的基本原理
4.2 似然函數(shù)的設(shè)定
4.3 程序的調(diào)試、起始值的設(shè)定和相關(guān)問(wèn)題
4.4 范例:線性回歸模型、Logit模型、Probit模型
5. 工具變量法與GMM
5.1 內(nèi)生性問(wèn)題與工具變量法
5.2 兩階段小二乘法(2SLS)
5.3 廣義矩估計(jì)法(GMM)
5.4 過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)(Sargan檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn))
5.5 弱工具變量問(wèn)題
6. 時(shí)間序列分析
6.1 時(shí)間序列資料的處理
6.2 ARIMA模型
6.3 向量自回歸(VAR)模型:估計(jì)和檢驗(yàn)
6.4 向量自回歸(VAR)模型:因果檢定和沖擊反應(yīng)
6.5 單位根檢驗(yàn)
6.6 協(xié)整分析和誤差修正模型
6.7 GARCH模型(GARCH,E-GARCH,T-GARCH)
7. 面板數(shù)據(jù)模型
7.1 靜態(tài)面板模型:固定效應(yīng) v.s. 隨機(jī)效應(yīng)
7.2 時(shí)間效應(yīng)、模型的篩選和常見問(wèn)題
7.3 異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)
7.4 內(nèi)生性問(wèn)題(面板IV-GMM估計(jì))
7.5 動(dòng)態(tài)面板模型(Difference GMM和System GMM)
7.6 面板隨機(jī)系數(shù)模型
7.7 面板隨機(jī)前沿模型
7.8 面板單位根檢驗(yàn)
7.9 面板協(xié)整分析
8. STATA高級(jí)程序
8.1 暫元的高級(jí)功能
8.2 暫時(shí)性物件
8.3 輸入項(xiàng)
8.4 輸出項(xiàng)
8.5 可分組執(zhí)行的程序
8.6 可重新顯示結(jié)果的程序
8.7 子程序
8.8 程序勘誤與調(diào)試
8.9 幫助文件的編寫
9. 模擬分析(Simulation)與自體抽樣(Bootstrap
9.1 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生和常用分布
9.2 Bootstrap
9.2.1 Bootstrap的基本原理
9.2.2 Bootstrap獲得標(biāo)準(zhǔn)
第三階段 金融與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理STATA應(yīng)用

1、金融與財(cái)務(wù)與stata的結(jié)合
2、 蒙特卡洛數(shù)據(jù)模擬

(1) 隨機(jī)函數(shù)

(2) 數(shù)學(xué)函數(shù)

(3) 離散變量的隨機(jī)模擬

(4) 連續(xù)變量的隨機(jī)模擬

(5) 多元分布的模擬

(6) 方差分析

(7) 主成分分析

(8) 基本統(tǒng)計(jì)量、相關(guān)系數(shù)及結(jié)果輸出

(9) 回歸分析與結(jié)果輸出

3、 中國(guó)上市公司交易數(shù)據(jù)庫(kù)

(1) 通過(guò)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)下載數(shù)據(jù)

(2) 交易數(shù)據(jù)的縱向合并(append)過(guò)程

(3) 交易數(shù)據(jù)的清理

(4) 日數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成月度、季度和年度數(shù)據(jù)

(5) 日數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成周數(shù)據(jù)(周三收盤)

(6) 股權(quán)變更數(shù)據(jù)的整理(Fillin)

(7) Post 命令簡(jiǎn)介

(8) 每家公司每年做一個(gè)回歸及結(jié)果輸出(上市公司股票價(jià)格同步性的計(jì)算方法)

(9) 自由下載交易數(shù)據(jù)-cntrade.ado

4、 中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)介紹

(1) 通過(guò)CSMAR獲取上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及清理過(guò)程

(2) 通過(guò)Wind獲取上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及清理過(guò)程

(3) 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的橫向合并

(4) 給數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽

(5) ROA, ROE, Tobin’s Q等各種財(cái)務(wù)指標(biāo)的計(jì)算

(6) 與行業(yè)數(shù)據(jù)橫向合并

(7) Jones Model和盈余管理

(8) 對(duì)照組樣本的構(gòu)造(post命令)

(9) 自由獲取交易數(shù)據(jù)

5、公司治理數(shù)據(jù)薈萃

(1) 高管數(shù)據(jù)的獲取

(2) 字符串函數(shù)

(3) 找到董事長(zhǎng)

(4) 找到總經(jīng)理

(5) 董事長(zhǎng)和總經(jīng)理是不是一個(gè)人

(6) 找到董事

(7) 找到獨(dú)立董事

(8) 董事會(huì)的規(guī)模

(9) 董事會(huì)的獨(dú)立性

(10) 審計(jì)數(shù)據(jù)、大所、審計(jì)意見

(11) 大股東、十大股東、Herfindahl指數(shù)的計(jì)算

6、 事件研究方法*

(1) 矩陣函數(shù)

(2) 變量到矩陣的轉(zhuǎn)化

(3) 調(diào)用矩陣的元素

(4) 保存事件信息到矩陣(以XXXX為例)

(5) 估計(jì)窗口與事件窗口

(6) 為每個(gè)事件構(gòu)造一份數(shù)據(jù)

(7) 市場(chǎng)模型

(8) 三因素模型

(9) CAR和BAH的計(jì)算

(10) 編寫對(duì)話框

(11) Eventstudy集成命令介紹

7、 編制ado命令*

(1) Hello World

(2) 參數(shù)傳遞

(3) 臨時(shí)變量和臨時(shí)文件

(4) TTABLE: 一個(gè)完整的ado文件介紹

(5) 用Stata調(diào)用操作系統(tǒng)發(fā)送電子郵件

8、Mata*

(1) 簡(jiǎn)介

(2) 函數(shù)庫(kù)

(3) 在Stata中調(diào)用Mata

(4) cnaccounting.ado,用mata免費(fèi)獲取中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

第四階段 時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)與Stata應(yīng)用專題培訓(xùn)

1)狀態(tài)空間與動(dòng)態(tài)因子模型與Stata應(yīng)用

(2)面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析與Stata應(yīng)用

(3)調(diào)查數(shù)據(jù)分析與Stata應(yīng)用

(4)離散選擇模型與Stata應(yīng)用

(5)Stata編程

(6)Mata矩陣運(yùn)算

(7)極大似然估計(jì)與Stata應(yīng)用

(8)廣義矩估計(jì)與Stata應(yīng)用

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廣州培訓(xùn)基地

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西安培訓(xùn)基地

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.(2014年7月11).....直播、現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn).......................................................................................................
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