本书适合以下读者:一、想要进入因果推断领域的初学者,该书比市场上流行的主要教材门槛低,学习成本不高。二、适合已经会了一点因果推断,但是知其然不知其所以然的读者。这本书用一些例子、用一些非常生动鲜明的方式去讲授因果推断的方法和本质,对于会运行程序,会写文章,但对方法的本质理解不深的读者,这本书能够加深、修正和规范读者对方法的理解。三、适合想快速了解因果推断领域最新方法的读者。该书涵盖的方法最新最全,适合想了解工具变量方法、合成控制方法、面板数据等一些方法的最新进展的读者。 斯科特 坎宁安(Scott Cunningham) 的因果推断有以下优点: 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最新进展,包含了合成控制法和因果图模型。 作者从
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《因果推断》 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
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