经济政策评价与预测--聚文网

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内容简介

本教材以经济政策效果评价与预测中的因果推断和机器学习方法为主要研究对象，具体内容可分为两个主要部分。第一部分为政策项目效果评估的识别策略，这些策略和方法包括工具变量法、双重差分法、断点回归以及回归方法的因果关系解读；第二部分为机器学习方法及其与因果识别方法的结合与应用，主要包括机器学习的聚类与预测算法、机器学习预测模型评价等。

第一章如何进行经济政策评估第一节经济政策评估的基本逻辑第二节常见的政策评估方法第三节机器学习与因果推断方法结合第四节科学评估方法的应用前提和要点第二章因果推断框架第一节潜在结果第二节随机化实验第三节因果图第三章线性回归模型第一节条件期望函数和线性回归第二节线性回归与因果推断：基于教育回归率的分析第三节线性回归模型检验第四节模型检验Stata软件示例第五节模型内生性和因果关系第四章面板数据模型第一节面板数据结构第二节面板数据与因果关系第三节面板数据分析常见模型第四节面板固定效应估计方法第五节面板数据模型案例分析第五章匹配方法与处理效应第一节处理效应第二节匹配方法的假设条件第三节常见的匹配方法第四节倾向得分匹配法原理第五节倾向得分匹配法操作步骤示例第六节匹配方法使用中常见问题第六章工具变量法第一节内生性与工具变量估计法第二节两阶段最小二乘法第三节工具变量估计法的局限性第四节工具变量运用的检验第五节工具变量估计步骤示例第七章样本自选择与处理效应模型第一节样本自选择偏差产生的原因第二节传统Heckman样本选择模型第三节 Heckman样本选择模型的应用案例第四节内生选择变量处理效应模型第五节样本自选择模型运用中常见问题第八章双重差分法第一节双重差分基础模型第二节双重差分法假设条件检验第三节三重差分法第四节 DID模型拓展第九章断点回归法第一节断点回归的直观理解第二节断点回归的数据要求第三节 RDD的估计步骤第四节 RDD运用实例

经济政策评价与预测

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