统计分析软件应用

发表时间：2026-03-13 点击次数：

  统计分析软件应用

一、课程介绍

《统计分析软件应用》是应用经济学研究生的核心选修课程，聚焦时间序列分析、机器学习与深度学习、因果推断三大核心模块，结合 Stata、MATLAB 等主流统计软件实操，搭建从计量理论到实证应用的桥梁。课程系统讲解现代计量经济学与数据科学的核心方法，涵盖时间序列建模、机器学习算法、因果效应识别等关键内容，使学生掌握从数据预处理到模型构建、结果检验的全流程实证分析技能，具备运用统计软件解决实际经济问题的独立研究能力。

二、教学团队

（一）课程负责人：罗长青，教授，博士生导师

担任职务：

湖南工商大学研究生干事、金融系副主任、金融系主任、院长助理、副院长

湖南省金融学会学术委员会委员

湖南省系统工程与管理学会常务理事

《中国金融评论》(CFRI)青年编委

International Review of Financial Analysis，Economic Modelling等期刊审稿人

获奖情况：

湖南省优秀研究生导师

湖南省优秀研究生导师团队“金融管理与金融创新”成员

湖南省芙蓉计划——湖湘青年英才

湖南工商大学“感恩优秀教师奖励基金”获得者

湖南省研究生优质课程建设项目负责人

获湖南省高等教育教学成果奖二等奖、三等奖

主持建设《商业银行经营管理》湖南省精品在线开放课程、《统计分析软件应用》湖南省研究生优质课程；

指导学生获CFA Research Challenge西南赛区三等奖；

指导学生获省级研究生科研项目（重点）9项、获研究生数学建模竞赛国家三等奖、省级金融案例分析竞赛一等奖等多项省部级奖励。

（二）团队成员：

1.王连军，男，副教授，硕士生导师

研究领域：货币银行学、金融风险管理、公司金融学等

2.罗兰兰，女，副教授，硕士生导师

获奖情况：

湖南工商大学“湘江青年学者”

湖南大学“杰出博士后”

3.田敏，女，副教授，硕士生导师

获奖情况：

湖南省金融案例分析大赛优秀指导老师

湖南工商大学优秀党务工作者、优秀党员

指导学生立项国家级与省级大学生创新创业训练计划项目（2023，2024）

指导研究生获湖南省案例分析大赛获奖（2022，2024）

获评校级优秀毕业论文（2021，2024）

4. 陈青山，男，讲师，硕士生导师

研究方向：城市与区域经济、公司金融

三、课程内容（章节）、教材与参考书目

（一）课程内容（章节）

第一部分 时间序列分析

第 1 章 时间序列分析基础

1.1 时间序列数据概述

1.2 时间序列的基本概念

1.3 时间序列基本模型

1.4 时间序列预测方法

第 2 章 线性时间序列模型

2.1 线性时间序列模型基础

2.2 自回归模型（AR）

2.3 移动平均模型（MA）

2.4 自回归移动平均模型（ARMA）

2.5 线性时间序列建模指南

第 3 章 单位根时间序列模型

3.1 单位根举例

3.2 自回归模型的统计推断

3.3 单位根检验

第 4 章 非线性时间序列模型

4.1 参数非线性时间序列模型

4.2 非参数时间序列模型

4.3 半参数时间序列模型

4.4 非线性检验

4.5 案例分析

第 5 章 协整与平衡回归模型

5.1 虚假回归

5.2 协整模型

5.3 平衡回归

5.4 非线性协整模型

5.5 案例分析：配对交易

第 6 章 波动率模型

6.1 自回归条件异方差模型（ARCH）

6.2 广义自回归条件异方差模型（GARCH）

6.3 其他单变量条件异方差模型

6.4 多元波动率模型

6.5 案例分析：综合运用与模型比较

第二部分 机器学习与深度学习

第 7 章 时间序列的机器学习方法

7.1 支持向量回归

7.2 回归树

7.3 聚类

7.4 案例分析

第 8 章 时间序列的深度学习方法

8.1 前馈神经网络

8.2 深度学习基础

8.3 循环神经网络（RNN）

第三部分 因果推断

第 9 章 因果推断基础与 Stata 应用

9.1 因果推断概述

9.2 Stata 软件基础

9.3 因果推断主要识别方法概述

第 10 章 线性回归与面板数据模型

10.1 线性回归与因果推断

10.2 面板数据模型（混合 OLS / 固定效应 / 随机效应）

10.3 模型选择与稳健性检验

第 11 章 工具变量法（IV）

11.1 工具变量法的适用场景与选择标准

11.2 两阶段最小二乘法（2SLS）的 Stata 实现

11.3 工具变量的检验方法

第 12 章 匹配方法与样本自选择问题

12.1 倾向得分匹配（PSM）

12.2 样本自选择问题

12.3 Heckman 两步法

第 13 章 双重差分模型（DID）

13.1 DID 的基本原理与识别条件

13.2 单期 / 多期 DID 的 Stata 实现

13.3 DID 的稳健性检验

第 14 章 因果推断文献研读与实证设计

14.1 经典文献研读与识别策略分析

14.2 实证研究设计步骤

14.3 Stata 实证框架搭建

（二）教材

《政策评估与预测——基于因果推断与机器学习的方法》，王连军、温桂荣、罗长青著，经济科学出版社

（三）参考书目

《基本无害的计量经济学：实证研究者指南》，乔舒亚・安格里斯特等著，格致出版社

《计量经济学导论：现代观点》，杰弗里・伍德里奇著，中国人民大学出版社

《深度学习》，伊恩・古德费洛等著，人民邮电出版社

经济学顶刊文献：American Economic Review, Quarterly Journal of Economics, 经济研究、世界经济等

Stata/MATLAB 官方帮助文档及实操教程（计量经济圈、B 站等平台资源）

《Python机器学习及实践》，梁佩莹著，清华大学出版社

《Python机器学习》，塞巴斯蒂安・拉施卡等著，机械工业出版社

《神经网络与深度学习》，邱锡鹏著，机械工业出版社

《时间序列分析》，涂云东，人民邮电出版社

四、相关成果

《政策评估与预测——基于因果推断与机器学习的方法》，王连军、温桂荣、罗长青著，经济科学出版社；线上课程《统计分析软件应用》。

 五、线上教学（教学视频）

线上课程内容共26个视频，总计教学时长为238分钟，网址为：

https://mooc1.chaoxing.com/course/portal/xRJrV76yshRS2Z55V5qnsQ==