基本无害的计量经济学：实研究者指南
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作者(美)乔舒亚·安格里斯特,(美)约恩-斯特芬·皮施克
出版社格致出版社
ISBN9787543232990
出版时间2021-12
装帧平装
开本16开
定价85元
货号31310734
上书时间2024-07-03
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商品详情
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作者简介
李井奎，浙江财经大学经济学院经济系主任、浙江大学科斯经济研究中心研究员，副教授，主要从事微观经济学与经济思想史的研究。在《中国社会科学文摘》《学术月刊》等杂志发表论文十余篇，出版专著与译著多部。生平三事，亦三愿：读书、译书、教书。意在脱心志于俗谛，培学术，固根基。
目录
导读
前言
致谢
本书结构
第一部分 导论
1 关于“问题”的问题
2 理想的实验
2.1 选择性偏误
2.2 用随机分配解决选择性偏误
2.3 对实验的回归分析
第二部分 核心
3 让回归变得有意义
3.1 回归的基本原理
3.2 回归与因果关系
3.3 异质性与非线性
3.4 回归的细节
3.5 附录：对加权平均导函数求导
4 实践中的工具变量：得到你想要的
4.1 工具变量与因果关系
4.2 两阶段最小二乘的渐进推断
4.3 双样本工具变量和剖分样本工具变量
4.4 工具变量与异质性潜在结果
4.5 对局部平均处理效应的推广
4.6 工具变量的细节
4.7 附录
5 相似世界：固定效应、双重差分和面板数据
5.1 个体固定效应
5.2 双重差分：事前与事后，处理和控制
5.3 固定效应与滞后被解释变量
5.4 附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论
第三部分 拓展
6 更进一步：断点回归设计
6.1 清晰断点回归
6.2 作为一种工具变量法的模糊断点回归
7 分位数回归
7.1 分位数回归模型
7.2 对分位数处理效应的工具变量估计
8 非标准的标准误问题
8.1 在估计稳健标准误时存在的偏误
8.2 面板数据中的聚类问题和序列相关问题
8.3 附录：对简单Moulton因子的计算
最后的几句话
术语表及名词缩写
参考文献
译后记
内容摘要
计量经济学的方法和实践不断发展，有些过于新奇的方法本来没必要如此复杂，而且还可能是有害的。虽然对计量经济学基本工具的解释日趋精奥深微，但应用计量经济学的核心内容却保持着大体稳定。这本指南性质的教材为经验研究者把握计量经济学的精义提供一个向导，在讨论回归、工具变量和双重差分法等核心内容的基础上，强调估计值的一般性质（比如回归总是可以近似条件均值函数等），以及对估计值赋予因果解释所需的假设（比如条件独立假设、相似世界等），之后再扩展至非连续实验的回归分析及统计推断等问题。尤其是，作者对OLS和IV，从方法论到各种应用，讲解极为详细，把所有目前流行的带试验色彩的估计方法，全部放在回归的框架中分析和讨论，但不涉及试验设计的内容。
精彩内容
Angrist讲述道：“让我们思考那些原本无法考虑的事物，让我们做那些原本没法去做的事。让我们准备好与不可言喻的事物作战，看看是不是我们根本无法将其降服。”——Douglas Adams, Dirk Gentlys Holistic Detective AgencyAngrist讲述道：我第一次做回归还是在1979年的夏季，当时我是奥伯林学院（Oberlin College）一名大一升大二的学生。作为一名研究助理，我为Alan Meltzer和Scott Richard工作，他们是在位于我家乡匹兹堡附近的卡内基—梅隆大学任教的老师。那个时候，我仍然对将来在特殊教育方面的职业生涯充满憧憬，因此计划像前一个暑期一样，作为一名勤杂人员到州立精神医院工作。但是经济学课程却使我陷入深思，也使我看到，在同样的工资水平上，一个研究助理的可支配时间和工作条件要比一个医院勤杂人员好得多。当时，我这个研究助理的职责主要包括数据收集和回归分析，虽然那个时候我压根不懂回归，甚至也不大了解统计知识。那个夏天我所从事的论文（Meltzer and Richard， 1983）试图用GDP中政府支出比例作为对民主政府规模的衡量，将其与收入不平等之间建立某种联系。由于大部分收入分布都会显示出一个右偏的长尾，这意味着平均收入会大于收入的中位数。因此一旦不平等加剧，会有很多投票者发现他们低于平均收入水平。那些收入处在中位数和平均值之间的人们会因为自己收入水平相对于平均水平的下降而愤怒，于是就与收入低于中位数的人们联合起来投票支持劫富济贫的财政政策。于是政府规模扩大。由于穷人的投票率比较低，所以我并不觉得Meltzer和Richard的论点总是成立，但当时还是被他们的基本理论所吸引。我还记得曾与Alan Meltzer就政府对教育的支出是否应该归类为公共品（那些对全社会所有人都有益并且对他们产生直接影响的商品）还是公共供给的私人品——一种类似于福利的社会再分配形式，进行过争论。你可能会说，这个研究项目标志着我对教育的社会收益的最早兴趣，的确，后来在Acemoglu和Angrist（2000）的论文中，我以更大的热情和更深刻的领会重新回到这个主题。时至今日，我把Meltzer和Richard的研究理解为使用回归以发现和定量分析令人感兴趣的因果联系的一次尝试。不过在当时，我纯粹是一个“回归机器”。有时候我甚至发现研究助理的工作令人沮丧。在只与老板以及偶尔与那些不怎么会说英语的卡耐基—梅隆大学博士生的交流中，日子飘然而逝。这项工作最好的地方就是能和Alan Meltzer一起共进午餐，Alan是一位杰出的学者，也是一位富有耐心和天性纯良的导师，在我们一起分享食物时他很乐于谈天（由于Alan吃得很少，而我又吃得太快，所以这种时间总是持续得很短）。我记得，曾经问Alan，他是否对把时间花费在寻求回归结果上感到满意，因为那之后只不过是很多双面加宽绿色条的论文而已。他大笑，然后说这是他最愿意做的。现在，我们也和我们在大学和研究院的老师和指导教师一样，整日快乐地追寻着回归结果。
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