Causal Analysis with Panel Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Pubns

作者:Finkel, Steven Eric

出品人:

页数:104

译者:

出版时间:1995-1

价格:$ 21.47

装帧:Pap

isbn号码:9780803938960

丛书系列:

图书标签:

• statistics
• methodology
• 计量经济学
• 面板数据
• 因果推断
• 固定效应
• 随机效应
• 时间序列
• 统计学
• 经济学
• 数据分析
• 因果分析

《计量经济学方法论：面板数据与因果推断》 本书深入探讨了现代计量经济学中处理面板数据和进行因果推断的核心方法论。在当今数据驱动的研究环境中，理解并掌握能够准确揭示变量间因果关系的分析工具至关重要。本书旨在为研究者提供一套系统、严谨的框架，以应对现实世界中复杂的经济、社会和行为现象。 核心内容与章节概览： 第一部分：面板数据基础与初步分析 第一章：面板数据模型入门 本章介绍面板数据（panel data）的概念，即跟踪同一主体（个体、公司、国家等）在不同时间点上的观测数据。我们将详细阐述面板数据相对于横截面数据（cross-sectional data）和时间序列数据（time-series data）的独特优势，例如控制个体特异性固定效应，提高估计效率，并允许我们研究动态关系。 我们将介绍面板数据的几种基本形式：平衡面板（balanced panel）和非平衡面板（unbalanced panel），以及它们在实际应用中的区别与挑战。 此外，本章还将概述常用的面板数据软件实现，为后续的实操奠定基础。 第二章：经典面板数据模型 本章聚焦于面板数据分析中最基础和广泛使用的模型：混合OLS（pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model, FEM）和随机效应模型（Random Effects Model, REM）。 我们将详细推导这些模型的估计量，并深入探讨它们各自的假设条件、优缺点以及适用场景。 重点在于理解固定效应模型如何通过“个体之内”的变异性来识别因果效应，从而有效地控制了未被观测到的、随时间不变的个体特异性因素。 随机效应模型则通过将个体特异性效应视为随机扰动项的一部分来提高效率，但其对随机性的假设要求更为严格。 本章还将介绍用于区分固定效应模型和随机效应模型的Hausman检验，帮助读者做出模型选择。 第三章：面板数据模型的高级扩展 在掌握了经典模型后，本章将介绍更复杂的面板数据模型，以应对更具挑战性的研究问题。 我们将深入探讨差分法（Difference-in-Differences, DID），这是一种强大的因果推断方法，尤其适用于评估政策或干预措施的效果。我们将详细讲解DID的基本原理、关键假设（如平行趋势假设）以及其变种，如多期DID和聚合数据DID。 随后，我们将介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）在面板数据中的应用，特别是面板工具变量模型（例如，固定效应工具变量）。我们将讨论如何识别有效的工具变量，以及两阶段最小二乘法（2SLS）和广义矩估计法（GMM）在面板数据中的应用。 本章还会简要介绍事后检验（Post-treatment Variables）的处理，以及如何在面板数据中处理选择偏差（Selection Bias）问题，例如通过匹配方法（如倾向得分匹配，Propensity Score Matching, PSM）在面板数据中的应用。 第二部分：因果推断的现代方法与面板数据应用 第四章：因果推断的基本框架与潜在结果框架 本章将回归到因果推断的理论基础，介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），也称为Rubin Causal Model。我们将定义处理效应（Treatment Effect），包括平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）、特定处理效应（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）等，并阐述因果效应识别的必要条件：可忽略性（Ignorability）和共同支撑（Common Support）。 我们将详细解释“反事实”（counterfactual）的概念，以及为什么直接比较观测到的结果无法获得因果效应。 本章将为理解后续更复杂的因果推断方法奠定坚实的理论基础。 第五章：面板数据中的因果识别策略 本章将深入探讨如何在面板数据环境中实现因果效应的识别，将理论框架与具体模型相结合。 我们将详细阐述固定效应模型在因果推断中的作用，它如何通过控制个体特异性效应来近似满足可忽略性条件，从而解决内生性问题。 我们将重点分析差分法（DID）在面板数据中的应用，强调如何利用其“自然实验”的结构来评估政策效果，并探讨如何检验平行趋势假设以及处理其失效的情况。 此外，我们还将讨论工具变量法在面板数据中的核心地位，尤其是在处理选择偏差、遗漏变量等内生性问题时，如何选择和应用面板工具变量。 本章还会介绍回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD）在面板数据中的应用，以及如何利用面板数据提高RDD的估计效率和稳健性。 第六章：动态面板数据模型与因果分析 许多经济和行为过程都具有动态性，即当前状态的改变不仅受同期因素影响，还受到过去状态的影响。本章将聚焦于动态面板数据模型（Dynamic Panel Data Models）。 我们将介绍包含滞后被解释变量（lagged dependent variable）的模型，如Arellano-Bond GMM和Blundell-Bond GMM。这些模型在处理动态性、内生性（如滞后被解释变量的内生性、序列相关等）方面非常强大。 本章将详细阐述这些GMM估计量的推导、识别条件以及在因果分析中的应用。例如，如何利用动态面板模型研究学习效应、持续性效应或长期记忆等问题。 我们将讨论在应用GMM时需要注意的实际问题，如工具变量的有效性、样本量要求以及模型诊断。 第七章：处理效应的面板数据估计与检验 本章将进一步细化如何利用面板数据估计并检验处理效应。 我们将回顾并深化倾向得分匹配（PSM）在面板数据中的应用，介绍面板PSM（如前后匹配、同步匹配），以及如何结合面板结构来提高匹配的有效性，处理未观测到的随时间变化的混淆变量。 我们将深入探讨合成控制法（Synthetic Control Method, SCM），这是一种在少数单位（如国家、地区）上评估特定干预效果的强大方法，尤其适用于面板数据。我们将阐述SCM的原理、构建“合成”对照组的逻辑，以及如何评估其有效性。 本章还将讨论双重差分（Double Difference）与合成控制法的联系与区别，以及它们在不同场景下的适用性。 第八章：复杂数据结构下的因果推断 现实数据往往比理想模型更为复杂。本章将讨论如何处理面板数据中的一些常见复杂性，并将其与因果推断相结合。 我们将探讨工具变量法在包含许多滞后变量和固定效应的面板模型中的应用，以及如何构建和检验复杂的工具变量。 本章还将涉及空间面板模型（Spatial Panel Models），以及如何在考虑空间依赖性的同时进行因果推断。 此外，我们还将讨论多期DID（Multi-period DID）和连续处理（Continuous Treatment）的因果效应估计，以及如何处理安慰剂检验（Placebo Tests）和稳健性检验（Robustness Checks），以增强因果结论的说服力。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅提供了扎实的理论基础，还结合了丰富的实证案例，展示如何在实际研究中应用这些方法。 逻辑清晰，循序渐进： 内容安排从基础概念到高级模型，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂的计量经济学技术。 强调因果识别： 全书始终围绕“因果推断”的核心目标展开，帮助读者理解不同方法在识别因果效应方面的优势与局限。 覆盖前沿方法： 涵盖了当前学术界广泛使用的面板数据分析和因果推断的最新方法，如合成控制法、多期DID等。 本书适合作为经济学、社会学、政治学、公共管理、市场营销以及其他社会科学领域的硕博士研究生和科研人员的参考教材。通过阅读本书，读者将能够更自信、更准确地设计和分析利用面板数据进行因果研究的课题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆