（通讯员 姚佚欣 杨春泽）为落实金融学（特许金融分析师实验班）（以下简称“CFA”）的培养计划及教学理念，强化学生计量经济学专业知识，提高学生的实证分析能力和专业技能，学院近日在文泉楼南104教室为CFA17级举办六次“CFA高级金融计量”系列培训，主题为“面板数据分析与Stata应用”。培训由太阳成集团tyc9728陈雄兵老师主讲，CFA1701班全体同学参加。

11月8号上午，陈老师首先为同学们简要介绍了Stata软件的发展、运行原理和数据文件，让同学们对软件形成初步的概念。接着，陈老师引导同学们区分截面数据、时间序列数据和面板数据，继而学习软件的界面、目录结构以及命令语法等问题，同时就使用数据文件的方法进行详细演示。期间，陈老师为同学举例做数据分析，构造最小二乘法模型进行二元回归分析，并细致地演示了各种变量与命令的运行结果。在授课过程中，陈老师运用了学生体重的例子，生动地将三种数据类型的区别传达给同学们。最后，陈老师强调了标签和注释的便利性，带领同学们尝试给数据文件和变量加入标签，方便后续的识别。陈老师还对学习遇到困难的同学进行一对一讲解，提高同学们学习积极性，确保每位同学都能熟练掌握Stata技能。培训课程结束后，同学们表示已初步掌握了Stata命令语言，能够将课堂所学与实际问题相结合，利用Stata分析处理数据，满足解决问题的个性化需求。

11月10号上午，陈老师首先介绍了Stata中关于字符变量、数字变量、变量标签、变量运算等基本数据处理语句，并细致地为同学们演示了生成随机变量的过程。随后陈老师结合Excel中的函数，对Stata中常用的数学函数、统计函数、字符函数以及编程函数进行介绍与演示，令同学们受益匪浅。接着，陈老师对数据描述和数据管理方面进行摸索式讲解，即展示多种错误方式后逐步改正得出最后正确的命令，使在场的同学在积极思索的过程中加深印象。另外，陈老师结合毕业论文的模型构建，带领同学们学习多元回归分析的命令，并解释回归结果中各数据的含义。最后，陈老师介绍了Stata的画图功能，包括柱状图、饼状图、散点图以及拟合直线图等，Stata的图表比Excel画起来更简便省事，兼具多样性和生动性，还可以输出保存为各种格式，充分体现了Stata的便捷性。

11月22号上午，陈老师首先介绍了Stata中多个数据文件的纵向和横向合并方法，并对面板数据长格式与宽格式的相互转换方法进行讲解；在回顾时间序列与面板数据的差异后，引入了面板数据的差分项及滞后项，内容由简入难，讲解差分的多阶滞后。接着，陈老师介绍Stata中分析面板数据的一些外部命令，举例演示其作用。之后，陈老师引导同学们学习面板数据中的画图命令，找到其运用范围并与截面和时间序列的画图命令进行对比。期间，陈老师引入平衡面板与非平衡面板的概念，并演示得到平衡数据的多种途径。最后，陈老师介绍了面板数据中的固定效应模型和随机效应模型，在阐述其假设的基础上讲述具体的估计方法和统计量，并用具体例子对比演示不同模型对面板数据的拟合效果。陈老师细致地讲解了各种操作细节和软件命令，案例深入浅出，教学清晰到位，同学们获益良多。

11月24号上午，陈老师继续讲解面板数据模型的选择和构建。普通最小二乘法和随机系数模型是估计面板数据的两个极端方法而很少被使用，实际中我们常用固定效应模型和随机效应模型。陈老师详细地讲解了如何在普通最小二乘法和固定效应模型以及在普通最小二乘法和随机效应模型之间进行取舍，最后重点讲述如何使用Hausman检验区分固定效应模型和随机效应模型，同时指出Hausman检验的一些不足与局限。最后，陈老师为大家介绍了随机系数模型并通过实际数据来比较其与固定效应在估计中的差异，从而加深同学们对两类模型的理解与认识。

11月29号上午，陈老师主要讲述了动态面板的估计方法。首先，基于截面数据，介绍内生性以及工具变量的概念，然后讲解工具变量的两个假设以及相关的检验方法，如何用Stata做工具变量的三种估计。在同学们掌握工具变量的相关知识后，陈老师讲述了动态面板数据的两种估计方法，即差分广义矩估计和系统广义矩估计。陈老师带领大家区分模型中的前定变量、内生变量以及外生变量的差异，并强调不同的设定形式会影响模型的具体估计结果，因此必须基于经济理论和相关检验来加以确定。最后，陈老师使用具体的数据演示普通最小二乘法、固定效应模型和动态面板模型的估计结果差异，引导同学们更好地理解不同估计方法的内涵。

12月1号上午，陈老师首先基于一篇外文权威期刊上的论文向大家介绍实证论文的结构，尤其是其中的实证部分，如何构建具体的面板数据模型，如何进行统计推断以及如何进行稳健性分析和内生性处理等。之后，使用具体的数据文件讲述如何报告实证论文中的常见结果，包括描述性统计量、相关系数和多元回归结果。最后，介绍相关的外部命令将实证结果方便快捷地输入到Word文档或者Excel文档中，加快论文的撰写速度。同学们对于外部命令的众多选项的强大功能惊叹不已，纷纷表示这将极大地方便大家撰写毕业论文。

在陈老师带领下，CFA17级同学们通过六次的培训，对面板数据和Stata软件已经从陌生到渐渐习惯并开始熟练运用，大家对Stata的应用都有了更具体的认识，能够通过Stata完成一些自己想要估计的模型并做出解释。课程培训结束后，同学们都觉得收获颇丰，其中一位同学表示，“掌握Stata后，再也不用为毕业论文的模型担忧了”。相信在今后，同学们会将课程所学积极运用于学习工作中，通过课余时间加深理解，累积经验，加以吸收，不辜负学校、老师和自己的努力，认真掌握好面板数据和Stata软件的相关操作，使Stata成为同学们分析解决问题的有力的工具。