因果推断工作坊
本次课程重大亮点：
1.课程内容前沿性：
本次课程在内容选择上不同于以往，不仅覆盖了RCM理论与经典设定下的DID？SCM、RDD、IV等模型，还涉及了DID模型最前沿的发展成果及其如何用于我们实际的实证研究，如异质性处理效应诊断与解决，存在异质性处理效应时如何进行平行趋势检验，如何将新型匹配方法CEM（粗化精确匹配）与DID结合等，跟着名校博士优秀青椒，用最前沿方法，轻松斩获顶刊发表，轻松搞定硕博学位论文。
2.课后互动性：
为了提升大家的学习效率，增加课程互动性，本次课程我们鼓励听课同学自愿提交课堂笔记，负责授课的刘伯凡老师会在自愿提交的课程笔记中选择1-2份做一些批注意见，后续将课程笔记本体+老师批注意见刊发在公众号上。
3.课上互动性：
负责授课的刘伯凡老师会在课程中为大家现场从头演示作为方法展示案例的顶刊文献关键部分复现，一边讲解一边手写Stata代码，让大家了解有过顶刊发表经历的学者在进行实证分析的过程中如何展开自己的思维逻辑。
1. 课程内容
1.1 Stata操作基础与因果推断简介（10.14上午，约3小时）
● 完成因果推断所需的Stata操作基础
● 作为因果推断理论基础的Rubin因果模型(Rubin Causal Model, 简记为RCM)
● 国内外顶刊上近年来各类因果推断方法的使用情况简介
1.2 双重差分法DID模型（10.14下午，约3小时）
● DID模型概述与经典的单时点DID模型实现（模拟生成数据进行演示，以最经典的xtreg与reghdfe命令实现DID）
● 多时点DID、安慰剂检验可视化、平行趋势检验可视化（使用coefplot、permute、dpplot等Stata命令进行可视化）
● PSM与DID何以结合？PSM-DID的具体操作（含逐年PSM与整体PSM及对二者优劣的讨论）
● 新型匹配方法CEM（粗化精确匹配）与DID的结合（最新的cem命令如何使用？）
1.3 DID的全新前沿扩展（10.21上午，约3小时）
● 异质性处理效应问题的统计检验与模糊DID（fuzzy DID）对该问题的处理（巧用xthdidregress、fuzzydid、did_imputation等Stata命令）
● 考虑异质性处理效应后的平行趋势检验
● 合成DID（用sdid命令实现合成控制法与DID的完美结合）
1.4 断点回归、工具变量法与合成控制法（10.21下午，约3小时）
● 断点回归的应用场景与具体实现
● 有意思的工具变量从何而来？工具变量估计在Stata中有哪些注意点？
● 合成控制法的应用场景与具体实现
2. 老师简介
刘伯凡老师，博士毕业于上海财经大学，曾在中山大学完成博士后研究并顺利出站，现就职于安徽财经大学，在《世界经济》等国内顶刊、《经济管理》《经济学动态》等国内重磅C刊与《Energy Policy》《Pacific-Basin Finance Journal》等SCI/SSCI期刊上以第一作者或通讯作者身份发表论文10余篇，并担任多本国内外重要期刊外审专家。
3. 课程背景与特点简介
自上世纪90年代以来，经济学经历了所谓的“可信性革命”，这一事实使得基于因果推断的实证研究方法在经济学研究中扮演了愈发重要的地位。虽然Rubin(2008)等关注因果推断的计量经济学家均认为，随机化实验是因果推断的黄金标准，也是经济学经验研究追求“可信性”时的基准。
但是，在现实的经济学实证研究中，随机化实验往往是难以实现的，为此，我们在利用观测数据进行经验分析时，需要进行“研究设计”，尽量使我们的实证研究能够“模拟”随机化实验。尽管没有随机化实验，但研究者可以利用一些“自然实验”或“准实验”以“模拟”随机化实验进行研究，例如本次课程中将为大家讲授的DID、RDD、IV、SCM等方法。因而，Angrist and Pischke(2010)强调“可信性革命”的核心内容是“关注研究设计”。
我们不难发现，经历“可信性革命”后，在经济学学术科研领域，无论是希望顺利完成本/硕/博阶段的学位论文，还是在CSSCI/SSCI期刊上发表学术论文，阐述自己的学术洞见，都离不开基于因果推断的实证研究方法。此外，目前经济学界要使用因果推断方法完成实证研究，Stata是最主流的具体实现软件之一。
有鉴于此，本次课程我们为大家邀请了博士毕业于上海财经大学，曾在中山大学完成博士后研究并顺利出站，现就职于安徽财经大学，目前已斩获较多顶刊的刘伯凡老师，为大家讲授当前最新、最主流前沿、基于因果推断的实证研究方法及其在Stata软件中的实现，供大家学习。
4. 课程组织
4.1课程时间
2023年10月14日（周六）与2023年10月21日（周六），课程分为4个半天，直播完即上传录播“PPdata Academy”供长期回放（至少4月）
4.2 课程缴费
4.2.1 课程价格
按照链接价格为准，可按照实际支付金额开具电子发票，并有如下优惠，购买前找“神奇女侠”领取优惠码。
优惠一
老学员/皮皮侠数据会员，直接享受8折
优惠二
转发本推送到朋友圈2小时（不屏蔽）积赞20；
或转发到100人以上年级群，并留言“很棒的因果推断课程”，享受9折优惠，不叠加。
优惠三
实证会员尊享4折
PPdata实证SVIP享受4折购课价！！！（不与其他优惠叠加）
扫码进入小程序后，可在【我的】页面开通实证会员
4.2.2 扫码支付
为提高学术交流效率，本次课程采取实名制报名，购买后需要给客服提供单位+姓名+校园卡/员工卡信息。
4.4 课程售后
4.4.1 课程发票
联系“PPdata财务”（扫码添加）开具，可开具名目为“技术咨询费”、“教育咨询费”、“会议费”等。
4.4.2 课程通知
开课前会提供加盖公章的课程通知扫描件，若有需要特殊模板，请联系“神奇女侠”（微信号ppman008）提供电子版文件进行开具。
4.4.3 课程答疑
本课程购买后请添加“神奇女侠”（微信号ppman008），提供单位，姓名，校园卡/员工卡等身份证明后邀请您进入课程答疑群。关于项目与报名如有问题，也请咨询ppman008。
4.4.4 课程退款
在课程未开始前，接受“7天无理由退款”，由于是知识付费，一旦直播课开始后，不接受退款。退款请联系“神奇女侠”（微信号ppman008）。