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Lesson 1: Empirical approaches, potential outcomes, and causality
General
1) Angrist, J. and A. Krueger (2000): “Empirical Strategies in Labor Economics”, Handbook of Labor Economics, O. Ashenfelter and D. Card (eds.), North Holland, 1277-1366.
2) Heckman, J. J. (2001): “Micro Data, Heterogeneity, and the Evaluation of Public policy: Nobel Lecture”, Journal of Political Economy, 109, 673-748.
3) Meyer, B. (1995): “Natural and Quasi-experiments in Economics”, Journal of Business and Economic Statistics, 13, 151-161.
Potential outcomes and causality
1) Holland, P. W. (1986): “Statistics and Causal Inference”, Journal of the American Statistical Association, 81, 945-970.
2) Rubin, D. B. (1974): “Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies”, Journal of Educational Psychology, 66, 688-701.
Lesson 2: Social experiments
1) Banerjee, A. and E. Duflo (2009): “The Experimental Approach to Development Economics”, Annual Review of Economics, 1, 151-178.
2) Duflo, E., R. Glennerster, and M. Kremer (2008): “Using Randomization in Development Economics Research: A Toolkit”. In T.P. Schultz and J. Strauss (eds.): Handbook of Development Economics, Vol. 4, 3895-3962.
3) Card, D. and D. R. Hyslop (2005): “Estimating the Effects of a Time-Limited Earnings Subsidy for Welfare-Leavers”, Econometrica, 73, 1723-1770.
4) Ham, J. C. and R. J. LaLonde (1996): “The Effect of Sample Selection and Initial Conditions in Duration Models: Evidence from Experimental Data on Training”, Econometrica, 64, 175-205.
5) LaLonde, R. J. (1995): “Evaluating the Econometric Evaluations of Training Programs with Experimental Data”, American Economic Review, 76, 604-620.
6) Moffitt, R. A. (2004): “The Role of Randomized Field Trials in Social Science Research: A Perspective from Evaluations of Reforms of Social Welfare Programs”, American Behavioral Scientist, 47(5), 506-540.
7) Schorfheide, F. and K. I. Wolpin (2012): “On the Use of Holdout Samples for ModelSelection”, American Economic Review: Papers and Proceedings, 102(3), 477-481.
8) Todd, P. E. and K. I. Wolpin (2006): “Assessing the Impact of a School Subsidy Program in Mexico: Using a Social Experiment to Validate a Dynamic Behavioral Model of Child Schooling and Fertility”, American Economic Review, 96, 1384-1417.
关于社会实验方法
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Lesson 3: Matching
1) Firpo, Sergio (2007): “Efficient Semiparametric Estimation of Quantile Treatment Effects”, Econometrica, 75, 259–276.
2) Heckman, J. J., H. Ichimura, and C. Taber (1997): “Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme”, Review of Economic Studies, 64, 605-654.
3) Imbens, G. (2004): “Nonparametric Estimation of Average Treatment Effects Under Exogeneity: A Review”, Review of Economics and Statistics, 86, 4-29.
4) Rosenbaum, P. R. and D. B. Rubin (1983): “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects”, Biometrika, 70, 41-55.
5) Rubin, D. B. (2001): “Using Propensity Scores to Help Design Observational Studies: Application to the Tobacco Litigation”, Health Services & Outcomes Research Methodology, 2, 169-188.
1. PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码,干货十足,2.处理效应模型选择标准,NNM和PSM,赠书活动,3.PSM和马氏匹配已淘汰, '遗传匹配'成因果推断匹配之王,4.PSM, RDD, Heckman, Panel模型的操作程序, selective文章精华系列,5.广义PSM,连续政策变量因果识别的不二利器,6.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典,7.在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体References,8.分位数DID, PSMDID, 政策前协变量平衡性检验操作步骤和案例,9.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器,10.执行PSM的标准操作步骤, 不要再被误导了,11.PSM匹配后如何保留配对样本? 1:1, 1:4或更多情况呢?12.逐年PSM匹配后再DID识别因果的实证范文, 这就是逐年PSM-DID的操作范式!13.英诺丁汉大学校长为你讲解逐年PSM匹配-DID方法的操作, 并配上自己写的一篇范文!14.内生性问题和倾向得分匹配, 献给准自然试验的厚礼,15.粗化精确匹配CEM文献推荐, 程序步骤可复制,16.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征,17.匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章,18.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据,19.Match匹配估计做敏感性检验的最新方法, 让不可观测变量基础上的选择无处遁形,20.无需检查协变量平衡性的CEM匹配, 到底有多神气和与众不同,21.因果推断中的匹配方法:最全回顾和前景展望,22.内生性问题和倾向得分匹配, 献给准自然试验的厚礼,23.倾向值匹配与因果推论,史上最全面精妙的锦囊,24.匹配还是不匹配?这真是个值得考虑的问题,25.匹配比OLS究竟好在哪里?这是一个问题,26.倾向匹配分析深度(Propsensity matching analysis)27.广义倾向得分匹配GPSM实证数据, 代码和相关解读结果公开!28.如何正确使用PSM倾向得分匹配, 来自top英文期刊上的分析与总结!29.如何应用政策评估中的反事实框架及匹配方法开展政策效应评估?
Lesson 4: Instrumental variables
1) Imbens, G. W. and J. Angrist (1994): “Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects”, Econometrica, 62, 467-475.
2) Imbens, G. W. and D. B. Rubin (1997): “Estimating Outcome Distributions for Compliers in Instrumental Variable Models”, Review of Economic Studies, 64, 555-574.
3) Abadie, A. (2002): “Bootstrap Tests for Distributional Treatment Effects in Instrumental Variable Models”, Journal of the American Statistical Association, 97, 284-292.
4) Vytlacil, E. (2002): “Independence, Monotonicity, and Latent Index Models: An Equivalence Results” Econometrica, 70, 331-341.
5) Heckman, J. J. and E. Vytlacil (2005): “Structural Equations, Treatment Effects, and Econometric Policy Evaluation”, Econometrica, 73, 669-738.
6) Angrist, J., G. Imbens, and K. Graddy (2000): “The Interpretation of Instrumental Variable Estimators in Simultaneous Equations Models with an Application to the Demand for Fish”, Review of Economic Studies, 67, 499-528.
关于IV工具变量方法
Lesson 5: Regression-discontinuity
1) Card, D., R. Chetty, and A. Weber (2007): “Cash-on-Hand and Competing Models of Intertemporal Behavior: New Evidence from the Labor Market”, Quarterly Journal of Economics, 122, 1511-1560.
2) Hahn, J., P. Todd, and W. van der Klaauw (2001): “Estimation of Treatment Effects with a Quasi-Experimental Regression-Discontinuity Design”, Econometrica, 69, 201-209.
3) Van der Klaauw, W. (2002): “Estimating the Effect of Financial Aid Offers on College Enrollment: A Regression-Discontinuity Approach”, International Economic Review, 43, 1249-1287.
4) Angrist, J. and V. Lavy (1999): “Using Maimonides’ Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement”, Quarterly Journal of Economics, 114, 533-575.
断点回归设计RDD
1.断点回归设计RDD分类与操作案例,2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典,3.断点回归设计的前沿研究现状, RDD,4.断点回归设计什么鬼?且听哈佛客解析,5.断点回归和读者的提问解答,6.断点回归设计RDD全面讲解, 教育领域用者众多,7.没有工具变量、断点和随机冲击,也可以推断归因,8.找不到IV, RD和DID该怎么办? 这有一种备选方法,9.2卷RDD断点回归使用手册, 含Stata和R软件操作流程,10.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征,11.安神+克拉克奖得主的RDD论文, 断点回归设计,12.伊斯兰政府到底对妇女友不友好?RDD经典文献,13.PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序,14.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验,15.2019年发表在JDE上的有趣文章, 计量方法最新趋势,16.关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑!17.断点回归设计RDD精辟解释, 保证你一辈子都忘不了,18.“RDD女王”获2020年小诺奖!她的RD数据, 程序, GIS和博士论文可下载!关于她学术研究过程的最全采访!19.中国博导要求掌握的RDD方法实证运用范文(配程序code), 不然就不要用RDD做实证研究!20.最近70篇关于中国环境生态的经济学papers合辑!21.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序,22.环境, 能源和资源经济学手册推荐, 经典著作需要反复咀嚼,23.中文刊上用断点回归RDD和合成控制法SCM的实证文章有哪些?不看至少需要收藏一下!24.上双一流大学能多赚多少钱? 学习断点回归RDD, 机制分析的经典文章!25.JPE上利用地理断点RDD和IV研究中国环境议题的do文件release!26.中文刊上用断点回归RDD和合成控制法SCM的实证文章有哪些?不看至少需要收藏一下!27.AER上用断点回归设计RDD的实证文章有哪些?含程序和code, 不看至少需要收藏一下!
Lesson 6: Differences in differences and sytnthetic controls
1) Abadie, A., A. Diamond, and J. Hainmueller (2010): “Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program”, Journal of the American Statistical Association, 105, 493-505.
2) Card, D. and A. Krueger (1994): “Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast Food Industry”, American Economic Review, 84, 772-793.
3) Meyer, B., K. Viscusi and D. Durbin (1995): “Workers’ Compensation and Injury Duration: Evidence from a Natural Experiment”, American Economic Review, 85, 322-340.
4) Athey, S. and G. W. Imbens (2006): “Identification and Inference in Nonlinear Difference-in-differences Models”, Econometrica, 74, 431-497.
5) Bertrand, M., E. Duflo, and S. Mullainathan (2004): “How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates?”, Quarterly Journal of Economics, 119, 249-75.
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