Week 9
Replication Project
35%
复刻一篇顶级会计期刊的实证部分,要求对比原始结果并进行稳健性扩展分析。
ACCT4852
课程定位 ACCT4852 是 UNSW 会计专业荣誉学位 (Honours) 与高阶硕士科研路径的‘实战武器库’。如果 4851 是在培养你的学术眼光,4852 则是教你如何‘动手实验’。它解决了会计研究中最核心的‘因果推断’技术问题。它是通往会计学博士 (PhD)、量化分析师、及政府政策审计岗位的高阶入场券。它要求学生具备从混乱的原始数据库中提取干净、可验证、且具备统计显著性结论的能力。 技术栈与学习内容 课程围绕‘计量经济学在会计中的高级应用’展开。核心技术栈包括:SAS、STATA 或 Python 数据分析工具、以及 Compustat/WRDS 数据库的使用。学习内容涵盖:线性回归的假设检验(异方差、序列相关处理)、内生性 (Endogeneity) 的终极解决方案(工具变量 IV、赫克曼两步法、双重差分 DID)、面板数据分析、以及事件研究法 (Event Studies) 的代码实现。此外,课程引入了简单的机器学习在财报文本情感分析中的应用。课程强调‘代码的可复制性’与‘稳健性检验 (Robustness Checks)’。 课程结构 10 周理论与数据实操结合。前三周夯实统计基础,中期全面攻克内生性挑战(这是全课的理论灵魂),后期转向大样本回归实战。评估体系极其硬核:包含每周的代码调试 Lab、一个要求复刻顶级期刊研究成果的项目(Replication Project)、以及撰写一份具备发表潜力的实证研究论文终稿。该课极其看重‘对数据偏差的批判性修复’。 适合人群 会计荣誉生、高阶科研型硕士。必须具备扎实的 ACCT4851 和计量经济学基础。如果你打算在学术界通过数据‘讲故事’、或者追求极致的因果逻辑深度,这门课是你的归宿。建议每周投入 25 小时以上进行代码打磨。
Course decision
先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
3 项考核
最高单项
40%
Final Empirical Paper
期末考试
未注明
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
Deadline map
按截止周排列作业节点;持续考核会保留在下方完整考核结构中。
Week 9
35%
复刻一篇顶级会计期刊的实证部分,要求对比原始结果并进行稳健性扩展分析。
Week 10
25%
涵盖数据提取、回归执行及残差诊断的每周实操任务,强调代码准确性。
Week 11
40%
独立完成一份完整的学术研究论文初稿,包含数据选择、变量定义及回归结果解读。
Syllabus
默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
实证研究全流程,假设提出逻辑,数据库 (WRDS/Compustat) 结构扫盲。
回归诊断,处理极端值 (Winsorization),标准误 (Standard Errors) 的聚类调整。
自相关与多重共线性,固定效应 (Fixed Effects) 模型的数学本质与 STATA 实现。
工具变量 (IV) 的选取准则,两阶段最小二乘法 (2SLS) 证明,弱工具变量检验。
双重差分法 (DID) 原理,平行趋势检验逻辑,断点回归 (RD) 初探。
复习内生性处理逻辑,冲刺 Replication Project 数据清洗代码。
赫克曼 (Heckman) 两步法解决样本自选择,倾向得分匹配 (PSM) 的应用场景判定。
计算正常与超额收益率 (CAR),确定窗口期,处理聚类事件的统计偏误。
词袋模型,财报情感分析初步,如何将非结构化文本转化为实证变量。
如何汇报实证结果,全学期实证框架大闭环;Final Exam 策略分析。
Assessment
Weekly Data Labs
涵盖数据提取、回归执行及残差诊断的每周实操任务,强调代码准确性。
Week 10
Replication ProjectHurdle
复刻一篇顶级会计期刊的实证部分,要求对比原始结果并进行稳健性扩展分析。
Week 9
Final Empirical Paper
独立完成一份完整的学术研究论文初稿,包含数据选择、变量定义及回归结果解读。
Week 11
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
这门课暂无往年考点记录。
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。