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內生平均處理效應估計的若干研究

包郵 內生平均處理效應估計的若干研究

作者:高揚
出版社:經濟管理出版社出版時間:2023-12-01
開本: 其他 頁數: 171
本類榜單:經濟銷量榜
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內生平均處理效應估計的若干研究 版權信息

內生平均處理效應估計的若干研究 內容簡介

經濟學實證研究中,處理變量或感興趣的經濟變量常常是內生的。工具變量常被用來估計內生處理效應。大量工具變量可以被用來提高工具變量估計量的準確性,但是,弱工具變量的使用會使得工具變量估計量存在較大偏誤。本書建議用變量選擇方法剔除弱工具變量后再估計感興趣內生變量的很優工具變量。甚至當潛在工具變量的維度大于樣本量時,該方法依然有效。若潛在控制變量的維度也很大,本書建議采用雙選法從大量潛在控制變量中篩選出合適的控制變量。**步,用變量選擇方法篩選出對被解釋變量有解釋力的控制變量;第二步,篩選出與內生變量相關的控制變量和工具變量。*后,在結構模型中用上述兩步篩選的控制變量并集和內生變量的很優工具變量估計量估計內生處理效應。若**步中遺漏的重要控制變量在工具變量約簡形模型中滿足Beta-min條件,則這些被遺漏的控制變量就可能被雙選法選出來,從而保證工具變量估計量的準確性。

內生平均處理效應估計的若干研究 目錄

1 導論 1.1 研究背景 1.2 研究問題、意義和創新 1.2.1 研究問題 1.2.2 研究意義 1.2.3 研究創新 1.3 本書研究結構 2 文獻綜述 2.1 估計內生處理效應的方法 2.2 存在大量潛在控制變量時感興趣變量系數的估計 2.2.1 基于 模型選擇假設的方法 2.2.2 用正交距條件估計感興趣的變量系數 2.2.3 雙選法(Double-Selection) 2.2.4 分樣本估計 2.2.5 主成分法降低控制變量維度 2.3 弱工具變量、許多工具變量帶來的問題及處理方法和檢驗方法 2.3.1 弱工具變量導致的問題及改進的估計方法 2.3.2 許多工具變量帶來的問題及處理方法 2.3.3 檢驗方法 2.4 時變結構下許多弱工具變量問題 2.5 有待進一步研究之處 3 基于許多工具變量和雙選的內生處理效應估計 3.1 研究目的 3.2 方法和DS-IV估計量 3.2.1 模型設定 3.2.2 雙選加工具變量估計量 3.3 理論性質 3.4 數值模擬 3.5 實證研究 3.5.1 受理上訴法庭保護私有者土地權益的判決對房價的影響 3.5.2 教師家訪對學生學業表現的處理效應 3.6 本章附錄 4 基于Logistic約簡形模型和雙選的二元內生平均處理效應估計 4.1 研究目的 4.2 方法 4.2.1 模型設定 4.2.2 雙選加Logistic回歸工具變量估計量(DS-LIVE) 4.3 理論性質 4.4 數值模擬 4.5 教師家訪對學生學業表現的處理效應 4.6 本章附錄 5 基于Logistic可加模型和雙選的二元內生平均處理效應估計 5.1 研究目的 5.2 方法 5.2.1 模型設定 5.2.2 雙選加Logistic可加工具變量估計量(DS-LAIVE) 5.3 理論性質 5.4 數值模擬 5.5 身體健康狀態與個人收入 5.6 本章結論 5.7 本章附錄 6 基于比例優勢模型和雙選的內生有序變量系數估計 6.1 研究目的 6.2 方法 6.2.1 模型設定 6.2.2 DS-POIVE估計量 6.3 理論性質 6.4 數值模擬 6.5 父母身體健康水平對兒童學習成績的影響 6.6 結論 6.7 本章附錄 7 結論與研究展望 7.1 結論 7.2 研究展望 參考文獻 后記
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內生平均處理效應估計的若干研究 作者簡介

高揚,博士,安徽財經大學經濟學院講師。主要研究方向為政策評估(因果推斷)、高維內生性、機器學習等。目前在Statistics and Probability Letters、The Canadian Journal of Statistic、《數理統計與管理》等期刊發表論文多篇。主持安徽省高校科研項目-重點項目和安徽財經大學校級科研一般項目。

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