本课程于2021年11月新增“双重差分法（DID）及平行趋势检验”；2022年2月新增“DID的安慰剂检验”；2023年11月新增“关于是否有必要进行单位根检验和固定效应的Chow、Hausman检验的讨论”。

（1）面板数据综合了空间和时间两个维度的信息，其相对于横截面数据与时间序列数据能够提供更为丰富的经验信息、能刻画人类更为复杂的经济行为和经济学理论；Stata软件中涵盖了丰富的面板数据模型板块，为研究者应用面板数据模型进行实证分析提供了可能。

（2）随着大数据时代的到来，个体、时点维度数据的获取变得越来越便利，面板数据模型也被广泛应用于计量实证分析领域。因此，无论是阅读文献还是撰写论文，都很容易接触到面板数据模型。

（3）通过本课程的学习，将有助于学生深入理解和系统掌握面板数据模型中常用的计量模型理论、不同模型间的逻辑关系、Stata软件操作技能，同时有助于提高学生高水平期刊论文阅读能力和实证研究能力。

（4）本课程特色和亮点：梳理各模型之间的逻辑关系有利于学生掌握模型应用场景；建模步骤流程图使得模型分析简单明了；Stata操作演示有助于学生快速掌握软件操作技能；提供的案例数据、do命令文档有利于提高学生实际操作能力。

（5）学完本课程，你将明白很多困惑已久的问题。

例如，

 要不要做Hausman检验？为什么大多数权威文献通常是通过定性分析或借鉴相关权威文献，直接将模型设置成某种固定效应模型进行回归分析，很少去做Chow检验或Hausman检验；

 如何有效控制一个或多个非传统固定效应，例如，模型中的个体是企业，试图在模型中控制省份效应、行业效应、企业性质效应、或区域效应等；

 要不要进行面板单位根检验？尽管绝大多数权威文献在实证分析中忽略了面板单位根检验，是直接将数据视为平稳数据，然后，选用相应的平稳面板数据模型进行回归分析，当你学完第9讲你将明白为什么大家会这样做……尽管从理论视角而言是不合理的，但也很无奈……

 双重差分法（DID）、平行趋势检验、安慰剂检验（2022年2月新增内容）及图形，如何用Stata实现及结果解读等？我们将提供处理效应估计值、t值、P值（含两种）的安慰剂检验图供大家选择。

DID平行趋势检验图，如下所示：

重复1000次的DID安慰剂检验图，如下所示：

本课程的终极目标：零计量基础、零Stata基础，照样可以做好计量实证分析。

（1）若从理论角度掌握该课程，一般要求具有经济学、高等数学、线性代数、概率与数理统计、计量经济学、时间序列分析初步等基础课程。

（2）若倾向于模型实证分析、Stata操作，可以零基础学习。

• 李子奈等，高级计量经济学
• 白仲林，面板数据的计量经济分析
• 张卫东、喻开志、李伊、张华节，中级计量经济学——方法与应用（第6章 面板数据模型）
• Badi H. Baltagi，Econometric Analysis of Panel Data
• Jeffrey M. Wooldridge，Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data

1. 数据、do命令下载

请参见第1讲中的第1.4小节 “ 1.4 命令、数据如何下载 ” ，里面有详细图解，演示如何下载本课程提供的数据、do命令等。

2. 时间节点安排

• 各章内容放课时间：周二上午9:00
• 各章测验放课时间：周二上午9:30

• 各章节测验最晚提交截止时间：2025年6月29日中午12:00前

• 期末考试开始和截止时间：2025年6月1日上午9:00 ~ 2025年6月29日中午12:00；
• 【考试时长】为240分钟。
• 温馨提示：当您进入考试界面时，请务必在规定的240分钟内完成答题，否则，系统将默认您已经开始答题并计时。

• 期末考试成绩公布时间： 2025年6月30日中午12:00以后（以系统审核时间为准）

3.【温馨提示】请大家尽量在截止日前完成各章测验和期末考试，并查看是否提交等，以免影响成绩。