Guido Imbens: 潜在结果和有向无环图在因果推断实证研究中的应用实例讲解(二)
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关于下方文字内容,作者:吴青叶,澳大利亚国立大学商学与经济学院,通信邮箱:wuqy3@mail.sustech.edu.cn
背景知识:1.因果推断专题:4.有向无环图DAG,2.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑!因果关系研究的图形工具! 3.如何通过因果图选择合适的工具变量?一份关于IV的简短百科全书,4.你应该阅读哪本因果推断书籍: 一份进阶流程图和简短书评列表,5.因果推断专题:2.因果图,6.用"因果关系图"来进行因果推断的新技能
①Mita, 2020小诺奖RDD女王最具影响力的成名作, 附数据和计量程序
②选择模型真用对了吗? 扒一扒75篇顶级外刊的真相, 并献上最权威的使用策略
④用中国截面数据和OLS在JPE发文, 这个外国教授凭啥这么牛!
⑤神文! 没有计量回归和图表, 仅凭纯文字就把文章发到Top5经济学期刊了!
⑥中国学者好! 我是MIT的Acemoglu教授, 我又在Top 5的JPE上发文了!
⑦必读, 宗教是如何阻碍经济发展的? 基于DID, IV和各种机制分析的AER量化史分析!
⑧ECM主编: 潜在结果和有向无环图在因果推断实证研究中的应用权威讲解
Imbens, Guido W. 2020. "Potential Outcome and Directed Acyclic Graph Approaches to Causality:Relevance for Empirical Practice in Economics." Journal of Economic Literature, 58 (4): 1129-79. In this essay I discuss potential outcome and graphical approaches to causality, and their relevance for empirical work in economics. I review some of the work on directed acyclic graphs, including the recent The Book of Why (Pearl and Mackenzie 2018). I also discuss the potential outcome framework developed by Rubin and coauthors (e.g., Rubin 2006), building on work by Neyman (1990 [1923]). I then discuss the relative merits of these approaches for empirical work in economics, focusing on the questions each framework answers well, and why much of the the work in economics is closer in spirit to the potential outcome perspective.
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