因果推断
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作者斯科特·坎宁安
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300313009
出版时间2023-05
四部分类子部>艺术>书画
装帧平装
开本16开
定价118元
货号1202979504
上书时间2024-09-05
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
斯科特·坎宁安（Scott Cunningham），美国得克萨斯州贝勒大学经济学教授，美国知名的计量经济学家，主要研究领域：犯罪经济学和劳动经济学，在《经济研究评论》（RES）等很好期刊发表论文数十篇。
目录
第一章 导论
什么是因果推断？
不要混淆相关性和因果性
很优化使一切变得内生
示例：确定需求的价格弹性
总结
第二章 概率与回归知识复习
第三章 有向无环图
有向无环图表示法的介绍
第四章 潜在结果因果模型
物理随机化
随机化推断
总结
第五章 匹配和子分类
子分类
准确匹配
近似匹配
第六章 断点回归
断点回归非常常见
使用RDD进行评估
对识别的挑战
复刻一个流行设计：势均力敌的选举
拐点回归设计
结论
第七章 工具变量
工具变量的历史：父与子
工具变量的直觉认识
同质性处理效应
父母滥食和儿童寄养
弱工具变量问题
异质性处理效应
应用
流行的IV设计
结论
第八章 面板数据
DAG的例子
估计
数据练习：对成人服务提供者的调查
总结
第九章 双重差分
约翰·斯诺=的霍乱假说
估计
推断
通过事件研究和前期的平行提供平行趋势的证据
安慰剂对DD方法的重要性
具有时间差异的双向固定效应
结论
第十章 合成控制法
比较案例研究的介绍
监狱建设和黑人男性监禁
本书总结
参考文献
索引
内容摘要
本书是关于社会科学中因果关系确定方法的近期新著作，其叙述风格尤其适合于经济学学生的学习。因果推断是当前国际学术界最热门的研究领域之一，是一种通过事物的原因推导至某个肯定结果的逻辑方式。本书介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。内容包括：概率理论和统计回顾、回归的性质、有向无环图、因果模型的潜在结果、匹配和子分类、不连续回归、工具变量和面板数据、差分、综合控制。
主编推荐
斯科特·坎宁安（Scott Cunningham） 的因果推断有以下优点：
1.涵盖范围和技术更新程度超越目前流行的因果推断著作。本书包含了最为前沿的各类因果识别方法，且包括了这些方法的近期新进展，包含了合成控制法和因果图模型。。作者从基础的概率与回归分析讲起，引出因果革命中最基础的两个分析工具——无向因果图和潜在分析框架。接下来分别介绍了目前主流的因果识别方法，分别是：匹配与分层方法，断点回归，工具变量，面板数据与双重差分法，合成控制法。以双重差分法（DID）为例，最近两年出现了一大批基于异质性处理效应的DID 估计，这些方法也被经济学很好期刊（AER，QJE等）上的文章所采用，对双重差分法的近期新进展给出了介绍，而市场上其他书籍没有。
2.融汇了编程实例、数据和详细的解释，分别使用Stata和R程序中的演示实证练习，手把手教给读者，真正想读者之所想。使用两套程序完成相同的任务，一方面照顾了经济学以及社会学、政治学等其他不同专业的读者的需求偏好，另一方面对已经了解了R并且想要学习Stata,或者已经了解了Stata想要学习R的读者会很有帮助。本书作者在网站提供了可下载的数据集和程序。
3.实用性强，能让初学者快速入门和上手开始研究。这些实例有些是因果推断领域的经典论文，有些则是作者自己的研究所得。这些实例具体而微地像读者展示了一项研究成果是如何开展的，如何获取数据、编写代码，如何利用理论和场景知识，在自己的项目中实现合理的设计。一个对因果推断和编程一无所知的人，也可以从这本书开始，逐步达到胜任因果推断的境地。
4 .该书图文并茂，语言风趣简练，引入入胜。中文版纠正了英文原书中的许多编校错误。
媒体评论
图灵奖获得者、贝叶斯网络之父、因果人工智能奠基者 朱迪亚·珀尔
2021年诺贝尔经济学奖得主 吉多·因本斯
世界计量经济学会会士 洪永淼 、中国人民大学 江艇
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