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2024-07-12
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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