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因果推斷 版權信息
- ISBN：9787300313009
- 條形碼：9787300313009 ; 978-7-300-31300-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
因果推斷 本書特色
本書適合以下讀者：一、想要進入因果推斷領域的初學者，該書比市場上流行的主要教材門檻低，學習成本不高。二、適合已經(jīng)會了一點因果推斷，但是知其然不知其所以然的讀者。這本書用一些例子、用一些非常生動鮮明的方式去講授因果推斷的方法和本質(zhì)，對于會運行程序,會寫文章，但對方法的本質(zhì)理解不深的讀者，這本書能夠加深、修正和規(guī)范讀者對方法的理解。三、適合想快速了解因果推斷領域*新方法的讀者。該書涵蓋的方法*新*全，適合想了解工具變量方法、合成控制方法、面板數(shù)據(jù)等一些方法的*新進展的讀者。 斯科特·坎寧安（Scott Cunningham） 的因果推斷有以下優(yōu)點：涵蓋范圍和技術更新程度超越目前流行的因果推斷著作。本書包含了*為前沿的各類因果識別方法，且包括了這些方法的*新進展，包含了合成控制法和因果圖模型。作者從基礎的概率與回歸分析講起，引出因果革命中*基礎的兩個分析工具——無向因果圖和潛在分析框架。接下來分別介紹了目前主流的因果識別方法，分別是：匹配與分層方法，斷點回歸，工具變量，面板數(shù)據(jù)與雙重差分法，合成控制法。以雙重差分法（DID）為例，*近兩年出現(xiàn)了一大批基于異質(zhì)性處理效應的DID 估計，這些方法也被經(jīng)濟學頂級期刊（AER，QJE等）上的文章所采用，對雙重差分法的*新進展給出了介紹，而市場上其他書籍沒有。 融匯了編程實例、數(shù)據(jù)和詳細的解釋，分別使用Stata和R程序中的演示實證練習，手把手教給讀者，真正想讀者之所想。使用兩套程序完成相同的任務，一方面照顧了經(jīng)濟學以及社會學、政治學等其他不同專業(yè)的讀者的需求偏好，另一方面對已經(jīng)了解了R并且想要學習Stata,或者已經(jīng)了解了Stata想要學習R的讀者會很有幫助。本書作者在網(wǎng)站提供了可下載的數(shù)據(jù)集和程序。 實用性強，能讓初學者快速入門和上手開始研究。這些實例有些是因果推斷領域的經(jīng)典論文，有些則是作者自己的研究所得。這些實例具體而微地像讀者展示了一項研究成果是如何開展的，如何獲取數(shù)據(jù)、編寫代碼，如何利用理論和場景知識，在自己的項目中實現(xiàn)合理的設計。一個對因果推斷和編程一無所知的人，也可以從這本書開始，逐步達到勝任因果推斷的境地。4 .該書圖文并茂，語言風趣簡練，引入入勝。中文版糾正了英文原書中的許多編校錯誤。
因果推斷 內(nèi)容簡介
本書是關于社會科學中因果關系確定方法的近期新著作，其敘述風格尤其適合于經(jīng)濟學學生的學習。因果推斷是當前國際學術界*熱門的研究領域之一，是一種通過事物的原因推導至某個肯定結(jié)果的邏輯方式。本書介紹了社會科學家得以確定因果關系的主要數(shù)學工具和方法，是作者十多年研究和教學成果的結(jié)晶。內(nèi)容包括：概率理論和統(tǒng)計回顧、回歸的性質(zhì)、有向無環(huán)圖、因果模型的潛在結(jié)果、匹配和子分類、不連續(xù)回歸、工具變量和面板數(shù)據(jù)、差分、綜合控制。
因果推斷 目錄
以下是核心內(nèi)容的基本架構，方便大家更好地了解這本書：
首先，作者介紹了有關因果推理、概率與回歸相關概念和理論，為新接觸因果推理的讀者更好地學習打好基礎。**章引言作者通過識別需求的價格彈性等一系列案例，介紹了因果推理的含義、如何區(qū)分相關性與因果關系等基本內(nèi)容；
第二章概率與回歸回顧中，從基礎的概率理論出發(fā)，回顧了隨機過程、樣本空間、統(tǒng)計獨立性、事件和條件概率以及期望值、方差等統(tǒng)計定義。在此基礎上，介紹了普通小二乘法、方差分析理論、穩(wěn)健標準誤等統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的基本方法。其次，為更好地識別因果關系，第三章至第五章介紹了因果推理的工具。第三章引入有向無環(huán)圖 (DAG)，這是一個有助于澄清變量之間的因果關系的強大的工具，討論了后門標準和對撞機偏差兩個概念。詳細閱讀這一章對后續(xù)閱讀有很大的幫助；
第四章討論了潛在結(jié)果因果模型。因果效應可被定義為實際發(fā)生狀態(tài)和反事實狀態(tài)之間的比較，潛在結(jié)果表示法用反事實表示因果關系。書中定義了各種類型的因果效應：平均處理效應 (ATE)、干預組的平均處理效應 (ATT)、控制組的平均處理效應 (ATU)等。潛在結(jié)果因果模型成立依賴兩個關鍵假設：一是強調(diào)被干預對象相互獨立；二是在一定條件下，分配機制不會對潛在結(jié)果產(chǎn)生影響。潛在結(jié)果是由分配機制決定的，也十分強調(diào)匹配和傾向值分析對因果推理的重要性；
第五章繼續(xù)描述匹配和分配問題。貫穿這一章的概念是有條件獨立假設 (CIA)，通過學生分配問題表明處理分配是有條件的隨機。當樣本較少時，分配缺乏足夠的數(shù)據(jù)，因而使得匹配和傾向值分析顯得尤為重要。精確匹配和近似匹配均是因果推理的重要組成部分，傾向得分匹配作為一個工具，以使不同組別具有可比性。后，在剩下的第六章至第十章，此書理論結(jié)合案例，分別介紹了識別因果推理的策略，包括斷點回歸、工具變量、面板數(shù)據(jù)、差分、合成控制五個方法。斷點回歸 (Regression Discontinuity)的設計圍繞核心變量、臨界值、處理組分配和結(jié)果本身之間的關系。精確斷點回歸是其中一種方法，使用一個連續(xù)的分數(shù)，通過任意選擇一個臨界值來分配處理組和控制組，比較高于和低于臨界值的人來估計一種特定的平均值。作者借助一個案例 “復制一個流行的設計：接近的選舉” 進行具體說明；
工具變量 (Instrumental Variables)設計可能是有史以來重要的研究設計之一。作者從顯示一系列因果效應的 DAG 開始進行分析，認為其包含了理解工具變量策略所需的所有信息。工具變量法通常用于解決遺漏變量偏差、測量誤差等問題，兩階段小二乘法是一個比較常用的方法，書中提供了一些數(shù)據(jù)，幫助讀者更好地理解如何在實際數(shù)據(jù)中實現(xiàn)兩階段小二乘法。與斷點回歸不同，工具變量法的識別假設有 5 個。這使得使用工具變量法時通常出現(xiàn)弱工具變量等問題，因而研究者很難找到滿足所有 5 個條件的工具變量；
面板數(shù)據(jù) (Panel Data)包含不同單位時間內(nèi)重復測量的縱向數(shù)據(jù)。固定效應是一種估計因果效應有用的方法。只要處理和結(jié)果隨時間變化，并且存在嚴格的外生性，那么固定效應將消除任何和所有未觀測和觀測的處理變量相關的不隨時間變化的協(xié)變量。但是，這種方法不能處理隨時間變化的、未觀測到的異質(zhì)性，而且當存在強反向因果路徑時，面板方法是有偏的。作者通過回顧描述面板數(shù)據(jù)的 DAG 情況下，討論一篇論文，然后在 R 和 Stata 中進行一個數(shù)據(jù)集的練習，很好的解釋了上述問題；
差分 (Difference-In-Differences)已經(jīng)成為定量社會科學中受歡迎的研究設計之一。作者以簡單的形式（同時處理一組單位）和更常見的形式（即在不同時間點處理一組單位）來解釋差分方法。這一章的重點是確定估計處理效應所需的假設，包括通過事件研究提供平行趨勢證據(jù)、安慰劑的重要性、有時間差異的雙向固定效應等；
合成控制 (Synthetic Control)目前是一個活躍的研究領域，人們期望通過合成控制方法進行大量的證偽聯(lián)系。使用合成控制法進行比較案例研究，必須通過基于安慰劑的推斷找到確切的 值，檢查預處理的匹配，調(diào)查用于匹配的協(xié)變量的平衡性，并通過安慰劑估計檢驗模型的有效性。書中通過 “監(jiān)獄建設和黑人男性監(jiān)獄” 的案例，展示了如何在 Stata 中估計合成控制方法。但是，還有很多相關問題書中沒有給出解決方法。
因果推理是一個重要且有趣的領域，越來越受到社會科學研究者的關注。潛在結(jié)果因果模式提供了一種直觀的方式來思考因果效應，該模型在理解使用異質(zhì)的準實驗研究設計來確定因果關系所需的假設方法非常有效；
有向無環(huán)圖對項目的設計階段非常有用，在理論模型和對某些現(xiàn)象的理解以及識別所關心的因果效應的策略方面都受到關注；
其它的識別因果效應的策略是目前微觀經(jīng)濟學中常見的。
**章 導論
什么是因果推斷？
不要混淆相關性和因果性
*優(yōu)化使一切變得內(nèi)生
示例：確定需求的價格彈性
總結(jié)
第二章 概率與回歸知識復習
第三章 有向無環(huán)圖
有向無環(huán)圖表示法的介紹
第四章 潛在結(jié)果因果模型
物理隨機化
隨機化推斷
總結(jié)
第五章 匹配和子分類
子分類
精確匹配
近似匹配
第六章 斷點回歸
斷點回歸非常常見
使用RDD進行評估
對識別的挑戰(zhàn)
復刻一個流行設計：勢均力敵的選舉
拐點回歸設計
結(jié)論
第七章 工具變量
工具變量的歷史：父與子
工具變量的直覺認識
同質(zhì)性處理效應
父母濫食冰毒和兒童寄養(yǎng)
弱工具變量問題
異質(zhì)性處理效應
應用
流行的IV設計
結(jié)論
第八章 面板數(shù)據(jù)
DAG的例子
估計
數(shù)據(jù)練習：對成人服務提供者的調(diào)查
總結(jié)
第九章 雙重差分
約翰·斯諾=的霍亂假說
估計
推斷
通過事件研究和前期的平行提供平行趨勢的證據(jù)
安慰劑對DD方法的重要性
具有時間差異的雙向固定效應
結(jié)論
第十章 合成控制法
比較案例研究的介紹
監(jiān)獄建設和黑人男性監(jiān)禁
本書總結(jié)
什么是因果推斷？
不要混淆相關性和因果性
*優(yōu)化使一切變得內(nèi)生
示例：確定需求的價格彈性
總結(jié)
第二章 概率與回歸知識復習
第三章 有向無環(huán)圖
有向無環(huán)圖表示法的介紹
第四章 潛在結(jié)果因果模型
物理隨機化
隨機化推斷
總結(jié)
第五章 匹配和子分類
子分類
精確匹配
近似匹配
第六章 斷點回歸
斷點回歸非常常見
使用RDD進行評估
對識別的挑戰(zhàn)
復刻一個流行設計：勢均力敵的選舉
拐點回歸設計
結(jié)論
第七章 工具變量
工具變量的歷史：父與子
工具變量的直覺認識
同質(zhì)性處理效應
父母濫食冰毒和兒童寄養(yǎng)
弱工具變量問題
異質(zhì)性處理效應
應用
流行的IV設計
結(jié)論
第八章 面板數(shù)據(jù)
DAG的例子
估計
數(shù)據(jù)練習：對成人服務提供者的調(diào)查
總結(jié)
第九章 雙重差分
約翰·斯諾=的霍亂假說
估計
推斷
通過事件研究和前期的平行提供平行趨勢的證據(jù)
安慰劑對DD方法的重要性
具有時間差異的雙向固定效應
結(jié)論
第十章 合成控制法
比較案例研究的介紹
監(jiān)獄建設和黑人男性監(jiān)禁
本書總結(jié)
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因果推斷 相關資料
這本書把因果圖模型的清晰性、洞察力和相關有力工具納入計量經(jīng)濟學，這會讓經(jīng)濟學教師們大為震驚。這樣做的好處要比它帶來的震驚更為持久。 ——朱迪亞·珀爾（Judea Pearl），加州大學洛杉磯分校、圖靈獎得主 識別因果效應是大多數(shù)經(jīng)濟學實證研究的主要目標。在這本引人入勝的書里，坎寧安對這一領域進行了通俗易懂、充滿洞見和機智的介紹，并為從業(yè)者提供了編程示例。 ——吉多·因本斯（Guido Imbens），哈佛大學，2021年諾貝爾經(jīng)濟學獎得主 因果推斷是經(jīng)濟學研究的一個主要任務，也是政策評估的一個重要方法。這本書全面介紹了因果推斷的理論與方法，涵蓋范圍超越目前流行的因果推斷著作。它將理論與實際經(jīng)典案例相結(jié)合，實用性和可讀性俱佳，是一本有助于讀者深入了解因果推斷方法的優(yōu)秀計量經(jīng)濟學著作。 ——洪永淼，發(fā)展中國家科學院院士、世界計量經(jīng)濟學會會士 作者戲稱此書為“音樂合輯”，但實際上它遠遠超越了簡單的大雜燴，兼具通俗、準確、前沿、實用的優(yōu)點，注定要成為因果推斷經(jīng)驗研究工作者的案頭書，不是偶爾查閱，而是要從頭到尾通讀的那種。此書特別適合三類讀者：想要一窺因果推斷分析范式之堂奧的，對工具之運用想要知其所以然的，以及想要快速了解該領域之新進展的。 ——江艇，中國人民大學 坎寧安的這本書是為學生和從業(yè)者所寫的少有的出色統(tǒng)計學著作。它用引人入勝的語言和生動形象的例子，為廣大讀者介紹了因果推斷的各種工具。閱讀這本書，你會掌握你所需要的技能和方法，可置信地評估一門統(tǒng)計學課程、一項公共政策或者一項新的商業(yè)實踐是否確實產(chǎn)生了效果。 ——賈斯汀·沃爾弗斯（Justin Wolfers），密歇根大學 這是一本深入淺出的作品，對因果推斷進行了出色介紹。 ——阿爾貝托·阿巴迪（Alberto Abadie），麻省理工學院
因果推斷 作者簡介
斯科特·坎寧安（Scott Cunningham），美國得克薩斯州貝勒大學經(jīng)濟學教授，美國知名的計量經(jīng)濟學家，主要研究領域：犯罪經(jīng)濟學和勞動經(jīng)濟學，在《經(jīng)濟研究評論》（RES）等頂級期刊發(fā)表論文數(shù)十篇。
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