司继春：二元选择模型与计数数据

连玉君

计量经济学话题下的优秀答主

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。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
费用：88 元
时间：已上线，可以随时参与
课程咨询： 李老师-18636102467（微信同号）

3. 嘉宾简介

司继春 ，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] 。其实，大家更熟悉的是知乎上大名鼎鼎的 [慧航] ，拥有 219,753 个关注者，获得过 110,578 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：如何回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

关于我们

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公众号推文分类： 计量专题 | 分类推文 | 资源工具。推文分成 内生性 | 空间计量 | 时序面板 | 结果输出 | 交乘调节 五类，主流方法介绍一目了然：DID, RDD, IV, GMM, FE, Probit 等。