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内容简介:
《基本有用的计量经济学》主要从因果推断的基本思想出发,详细介绍Rubin潜在结果框架、随机化实验、匹配方法、回归方法、工具变量法、倍差法、断点回归法等现代经验分析方法,对从事社会科学、统计学、医学统计等领域的学生或学者提供重要的因果推断工具。在计量经济学应用模型中,本书着重讨论了模型类型选择、模型变量选择、模型函数关系设定和模型变量性质设定的原则和方法。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上,各章的重点不是理论方法的数学推导与证明,而是对实际应用中出现的实际问题的处理,并尽可能与中国的模型实例相结合。
本书适合作为高等院校经济、管理学科本科生和硕士研究生的教材或教学参考书,也可供具有一定数学、经济学和经济统计学基础的经济管理和研究人员阅读和参考。
书籍目录:
第一章 绪论
第一篇 理论基础
第二章 潜在结果框架
第三章 随机化实验
第四章 因果图
第二篇 识别策略
第五章 线性回归
第六章 匹配方法
第七章 工具变量法
第八章 面板数据方法
第九章 断点回归设计
第十章 结语
附录 Stata数据处理编程简介
参考文献
作者介绍:
赵西亮
清华大学经济学博士,厦门大学经济学院副教授、副系主任。在《经济管理》《南方经济》等期刊发表多篇论文,自2005年在厦门大学经济学院为本科生和研究生开设计量经济学课程。研究领域:应用计量经济学、劳动经济学等。
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原文赏析:
由共同原因造成的相关性称为混杂偏差(confounding bias),由以共同结果为条件造成的相关性称为样本选择偏差(sample selection bias),这两种偏差统称为选择偏差(selection bias)。
用因果图的语言描述,样本选择偏差是由于以两个变量的共同结果为条件造成的,这两个变量中一个是原因变量或与原因变量相关,另一个变量是结果变量或与结果变量相关(Hernan and Robins, forthcoming)
内生性问题意味着未观测因素可能是潜在的混杂因素,影响个体的选择,同时对结果产生影响,控制可观测因素后,选择偏差仍然存在。因而,匹配方法不能解决内生性问题。
这种由于以共同结果为条件造成的偏差称为样本选择偏差(Heckman,1979)或内生选择偏差(Elwert and Winship,2014)。
其它内容:
书籍介绍
《基本有用的计量经济学》主要从因果推断的基本思想出发,详细介绍Rubin潜在结果框架、随机化实验、匹配方法、回归方法、工具变量法、倍差法、断点回归法等现代经验分析方法,对从事社会科学、统计学、医学统计等领域的学生或学者提供重要的因果推断工具。在计量经济学应用模型中,本书着重讨论了模型类型选择、模型变量选择、模型函数关系设定和模型变量性质设定的原则和方法。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上,各章的重点不是理论方法的数学推导与证明,而是对实际应用中出现的实际问题的处理,并尽可能与中国的模型实例相结合。
本书适合作为高等院校经济、管理学科本科生和硕士研究生的教材或教学参考书,也可供具有一定数学、经济学和经济统计学基础的经济管理和研究人员阅读和参考。
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- 网友 车***波: ( 2024-12-30 18:14:58 )
很好,下载出来的内容没有乱码。
- 网友 谭***然: ( 2024-12-22 19:28:01 )
如果不要钱就好了
- 网友 居***南: ( 2025-01-09 02:33:59 )
请问,能在线转换格式吗?
- 网友 饶***丽: ( 2025-01-16 18:18:26 )
下载方式特简单,一直点就好了。
- 网友 融***华: ( 2025-01-01 06:08:33 )
下载速度还可以
- 网友 石***烟: ( 2025-01-07 03:53:49 )
还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
- 网友 晏***媛: ( 2024-12-20 08:48:35 )
够人性化!
- 网友 步***青: ( 2025-01-11 17:17:05 )
。。。。。好
- 网友 孙***美: ( 2025-01-14 20:00:58 )
加油!支持一下!不错,好用。大家可以去试一下哦
- 网友 曾***玉: ( 2025-01-18 09:57:53 )
直接选择epub/azw3/mobi就可以了,然后导入微信读书,体验百分百!!!
- 网友 游***钰: ( 2025-01-06 19:07:17 )
用了才知道好用,推荐!太好用了
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:5分
主题深度:8分
文字风格:5分
语言运用:5分
文笔流畅:8分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:3分
实用性:5分
章节划分:4分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:5分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:3分