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因果推斷

出版社：中國(guó)人民大學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-05-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 500
中 圖 價(jià):¥85.0(7.2折) 定價(jià)  ¥118.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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因果推斷 版權(quán)信息

因果推斷 本書特色

本書適合以下讀者：一、想要進(jìn)入因果推斷領(lǐng)域的初學(xué)者，該書比市場(chǎng)上流行的主要教材門檻低，學(xué)習(xí)成本不高。二、適合已經(jīng)會(huì)了一點(diǎn)因果推斷，但是知其然不知其所以然的讀者。這本書用一些例子、用一些非常生動(dòng)鮮明的方式去講授因果推斷的方法和本質(zhì)，對(duì)于會(huì)運(yùn)行程序,會(huì)寫文章，但對(duì)方法的本質(zhì)理解不深的讀者，這本書能夠加深、修正和規(guī)范讀者對(duì)方法的理解。三、適合想快速了解因果推斷領(lǐng)域*新方法的讀者。該書涵蓋的方法*新*全，適合想了解工具變量方法、合成控制方法、面板數(shù)據(jù)等一些方法的*新進(jìn)展的讀者。 斯科特·坎寧安（Scott Cunningham） 的因果推斷有以下優(yōu)點(diǎn)：涵蓋范圍和技術(shù)更新程度超越目前流行的因果推斷著作。本書包含了*為前沿的各類因果識(shí)別方法，且包括了這些方法的*新進(jìn)展，包含了合成控制法和因果圖模型。作者從基礎(chǔ)的概率與回歸分析講起，引出因果革命中*基礎(chǔ)的兩個(gè)分析工具——無(wú)向因果圖和潛在分析框架。接下來(lái)分別介紹了目前主流的因果識(shí)別方法，分別是：匹配與分層方法，斷點(diǎn)回歸，工具變量，面板數(shù)據(jù)與雙重差分法，合成控制法。以雙重差分法（DID）為例，*近兩年出現(xiàn)了一大批基于異質(zhì)性處理效應(yīng)的DID 估計(jì)，這些方法也被經(jīng)濟(jì)學(xué)頂級(jí)期刊（AER，QJE等）上的文章所采用，對(duì)雙重差分法的*新進(jìn)展給出了介紹，而市場(chǎng)上其他書籍沒(méi)有。 融匯了編程實(shí)例、數(shù)據(jù)和詳細(xì)的解釋，分別使用Stata和R程序中的演示實(shí)證練習(xí)，手把手教給讀者，真正想讀者之所想。使用兩套程序完成相同的任務(wù)，一方面照顧了經(jīng)濟(jì)學(xué)以及社會(huì)學(xué)、政治學(xué)等其他不同專業(yè)的讀者的需求偏好，另一方面對(duì)已經(jīng)了解了R并且想要學(xué)習(xí)Stata,或者已經(jīng)了解了Stata想要學(xué)習(xí)R的讀者會(huì)很有幫助。本書作者在網(wǎng)站提供了可下載的數(shù)據(jù)集和程序。 實(shí)用性強(qiáng)，能讓初學(xué)者快速入門和上手開(kāi)始研究。這些實(shí)例有些是因果推斷領(lǐng)域的經(jīng)典論文，有些則是作者自己的研究所得。這些實(shí)例具體而微地像讀者展示了一項(xiàng)研究成果是如何開(kāi)展的，如何獲取數(shù)據(jù)、編寫代碼，如何利用理論和場(chǎng)景知識(shí)，在自己的項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)合理的設(shè)計(jì)。一個(gè)對(duì)因果推斷和編程一無(wú)所知的人，也可以從這本書開(kāi)始，逐步達(dá)到勝任因果推斷的境地。4 .該書圖文并茂，語(yǔ)言風(fēng)趣簡(jiǎn)練，引入入勝。中文版糾正了英文原書中的許多編校錯(cuò)誤。

因果推斷 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是關(guān)于社會(huì)科學(xué)中因果關(guān)系確定方法的近期新著作，其敘述風(fēng)格尤其適合于經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)生的學(xué)習(xí)。因果推斷是當(dāng)前國(guó)際學(xué)術(shù)界*熱門的研究領(lǐng)域之一，是一種通過(guò)事物的原因推導(dǎo)至某個(gè)肯定結(jié)果的邏輯方式。本書介紹了社會(huì)科學(xué)家得以確定因果關(guān)系的主要數(shù)學(xué)工具和方法，是作者十多年研究和教學(xué)成果的結(jié)晶。內(nèi)容包括：概率理論和統(tǒng)計(jì)回顧、回歸的性質(zhì)、有向無(wú)環(huán)圖、因果模型的潛在結(jié)果、匹配和子分類、不連續(xù)回歸、工具變量和面板數(shù)據(jù)、差分、綜合控制。

因果推斷 目錄

以下是核心內(nèi)容的基本架構(gòu)，方便大家更好地了解這本書： 首先，作者介紹了有關(guān)因果推理、概率與回歸相關(guān)概念和理論，為新接觸因果推理的讀者更好地學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。**章引言作者通過(guò)識(shí)別需求的價(jià)格彈性等一系列案例，介紹了因果推理的含義、如何區(qū)分相關(guān)性與因果關(guān)系等基本內(nèi)容； 第二章概率與回歸回顧中，從基礎(chǔ)的概率理論出發(fā)，回顧了隨機(jī)過(guò)程、樣本空間、統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性、事件和條件概率以及期望值、方差等統(tǒng)計(jì)定義。在此基礎(chǔ)上，介紹了普通小二乘法、方差分析理論、穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本方法。其次，為更好地識(shí)別因果關(guān)系，第三章至第五章介紹了因果推理的工具。第三章引入有向無(wú)環(huán)圖 (DAG)，這是一個(gè)有助于澄清變量之間的因果關(guān)系的強(qiáng)大的工具，討論了后門標(biāo)準(zhǔn)和對(duì)撞機(jī)偏差兩個(gè)概念。詳細(xì)閱讀這一章對(duì)后續(xù)閱讀有很大的幫助； 第四章討論了潛在結(jié)果因果模型。因果效應(yīng)可被定義為實(shí)際發(fā)生狀態(tài)和反事實(shí)狀態(tài)之間的比較，潛在結(jié)果表示法用反事實(shí)表示因果關(guān)系。書中定義了各種類型的因果效應(yīng)：平均處理效應(yīng) (ATE)、干預(yù)組的平均處理效應(yīng) (ATT)、控制組的平均處理效應(yīng) (ATU)等。潛在結(jié)果因果模型成立依賴兩個(gè)關(guān)鍵假設(shè)：一是強(qiáng)調(diào)被干預(yù)對(duì)象相互獨(dú)立；二是在一定條件下，分配機(jī)制不會(huì)對(duì)潛在結(jié)果產(chǎn)生影響。潛在結(jié)果是由分配機(jī)制決定的，也十分強(qiáng)調(diào)匹配和傾向值分析對(duì)因果推理的重要性； 第五章繼續(xù)描述匹配和分配問(wèn)題。貫穿這一章的概念是有條件獨(dú)立假設(shè) (CIA)，通過(guò)學(xué)生分配問(wèn)題表明處理分配是有條件的隨機(jī)。當(dāng)樣本較少時(shí)，分配缺乏足夠的數(shù)據(jù)，因而使得匹配和傾向值分析顯得尤為重要。精確匹配和近似匹配均是因果推理的重要組成部分，傾向得分匹配作為一個(gè)工具，以使不同組別具有可比性。后，在剩下的第六章至第十章，此書理論結(jié)合案例，分別介紹了識(shí)別因果推理的策略，包括斷點(diǎn)回歸、工具變量、面板數(shù)據(jù)、差分、合成控制五個(gè)方法。斷點(diǎn)回歸 (Regression Discontinuity)的設(shè)計(jì)圍繞核心變量、臨界值、處理組分配和結(jié)果本身之間的關(guān)系。精確斷點(diǎn)回歸是其中一種方法，使用一個(gè)連續(xù)的分?jǐn)?shù)，通過(guò)任意選擇一個(gè)臨界值來(lái)分配處理組和控制組，比較高于和低于臨界值的人來(lái)估計(jì)一種特定的平均值。作者借助一個(gè)案例 “復(fù)制一個(gè)流行的設(shè)計(jì)：接近的選舉” 進(jìn)行具體說(shuō)明； 工具變量 (Instrumental Variables)設(shè)計(jì)可能是有史以來(lái)重要的研究設(shè)計(jì)之一。作者從顯示一系列因果效應(yīng)的 DAG 開(kāi)始進(jìn)行分析，認(rèn)為其包含了理解工具變量策略所需的所有信息。工具變量法通常用于解決遺漏變量偏差、測(cè)量誤差等問(wèn)題，兩階段小二乘法是一個(gè)比較常用的方法，書中提供了一些數(shù)據(jù)，幫助讀者更好地理解如何在實(shí)際數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)兩階段小二乘法。與斷點(diǎn)回歸不同，工具變量法的識(shí)別假設(shè)有 5 個(gè)。這使得使用工具變量法時(shí)通常出現(xiàn)弱工具變量等問(wèn)題，因而研究者很難找到滿足所有 5 個(gè)條件的工具變量； 面板數(shù)據(jù) (Panel Data)包含不同單位時(shí)間內(nèi)重復(fù)測(cè)量的縱向數(shù)據(jù)。固定效應(yīng)是一種估計(jì)因果效應(yīng)有用的方法。只要處理和結(jié)果隨時(shí)間變化，并且存在嚴(yán)格的外生性，那么固定效應(yīng)將消除任何和所有未觀測(cè)和觀測(cè)的處理變量相關(guān)的不隨時(shí)間變化的協(xié)變量。但是，這種方法不能處理隨時(shí)間變化的、未觀測(cè)到的異質(zhì)性，而且當(dāng)存在強(qiáng)反向因果路徑時(shí)，面板方法是有偏的。作者通過(guò)回顧描述面板數(shù)據(jù)的 DAG 情況下，討論一篇論文，然后在 R 和 Stata 中進(jìn)行一個(gè)數(shù)據(jù)集的練習(xí)，很好的解釋了上述問(wèn)題； 差分 (Difference-In-Differences)已經(jīng)成為定量社會(huì)科學(xué)中受歡迎的研究設(shè)計(jì)之一。作者以簡(jiǎn)單的形式（同時(shí)處理一組單位）和更常見(jiàn)的形式（即在不同時(shí)間點(diǎn)處理一組單位）來(lái)解釋差分方法。這一章的重點(diǎn)是確定估計(jì)處理效應(yīng)所需的假設(shè)，包括通過(guò)事件研究提供平行趨勢(shì)證據(jù)、安慰劑的重要性、有時(shí)間差異的雙向固定效應(yīng)等； 合成控制 (Synthetic Control)目前是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域，人們期望通過(guò)合成控制方法進(jìn)行大量的證偽聯(lián)系。使用合成控制法進(jìn)行比較案例研究，必須通過(guò)基于安慰劑的推斷找到確切的 值，檢查預(yù)處理的匹配，調(diào)查用于匹配的協(xié)變量的平衡性，并通過(guò)安慰劑估計(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行。書中通過(guò) “監(jiān)獄建設(shè)和黑人男性監(jiān)獄” 的案例，展示了如何在 Stata 中估計(jì)合成控制方法。但是，還有很多相關(guān)問(wèn)題書中沒(méi)有給出解決方法。 因果推理是一個(gè)重要且有趣的領(lǐng)域，越來(lái)越受到社會(huì)科學(xué)研究者的關(guān)注。潛在結(jié)果因果模式提供了一種直觀的方式來(lái)思考因果效應(yīng)，該模型在理解使用異質(zhì)的準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究設(shè)計(jì)來(lái)確定因果關(guān)系所需的假設(shè)方法非常有效； 有向無(wú)環(huán)圖對(duì)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)階段非常有用，在理論模型和對(duì)某些現(xiàn)象的理解以及識(shí)別所關(guān)心的因果效應(yīng)的策略方面都受到關(guān)注； 其它的識(shí)別因果效應(yīng)的策略是目前微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中常見(jiàn)的。 **章 導(dǎo)論
什么是因果推斷？
不要混淆相關(guān)性和因果性
*優(yōu)化使一切變得內(nèi)生
示例：確定需求的價(jià)格彈性
總結(jié)

第二章 概率與回歸知識(shí)復(fù)習(xí)


第三章 有向無(wú)環(huán)圖

有向無(wú)環(huán)圖表示法的介紹

第四章 潛在結(jié)果因果模型
物理隨機(jī)化
隨機(jī)化推斷
總結(jié)


第五章 匹配和子分類
子分類
精確匹配
近似匹配

第六章 斷點(diǎn)回歸
斷點(diǎn)回歸非常常見(jiàn)
使用RDD進(jìn)行評(píng)估
對(duì)識(shí)別的挑戰(zhàn)
復(fù)刻一個(gè)流行設(shè)計(jì)：勢(shì)均力敵的選舉
拐點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)
結(jié)論

第七章 工具變量
工具變量的歷史：父與子
工具變量的直覺(jué)認(rèn)識(shí)
同質(zhì)性處理效應(yīng)
父母濫食冰毒和兒童寄養(yǎng)
弱工具變量問(wèn)題
異質(zhì)性處理效應(yīng)
應(yīng)用
流行的IV設(shè)計(jì)
結(jié)論


第八章 面板數(shù)據(jù)
DAG的例子
估計(jì)
數(shù)據(jù)練習(xí)：對(duì)成人服務(wù)提供者的調(diào)查
總結(jié)


第九章 雙重差分
約翰·斯諾=的霍亂假說(shuō)
估計(jì)
推斷
通過(guò)事件研究和前期的平行提供平行趨勢(shì)的證據(jù)
安慰劑對(duì)DD方法的重要性
具有時(shí)間差異的雙向固定效應(yīng)
結(jié)論


第十章 合成控制法

比較案例研究的介紹
監(jiān)獄建設(shè)和黑人男性監(jiān)禁

本書總結(jié)

展開(kāi)全部

因果推斷 相關(guān)資料

這本書把因果圖模型的清晰性、洞察力和相關(guān)有力工具納入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，這會(huì)讓經(jīng)濟(jì)學(xué)教師們大為震驚。這樣做的好處要比它帶來(lái)的震驚更為持久。 ——朱迪亞·珀?duì)枺↗udea Pearl），加州大學(xué)洛杉磯分校、圖靈獎(jiǎng)得主 識(shí)別因果效應(yīng)是大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究的主要目標(biāo)。在這本引人入勝的書里，坎寧安對(duì)這一領(lǐng)域進(jìn)行了通俗易懂、充滿洞見(jiàn)和機(jī)智的介紹，并為從業(yè)者提供了編程示例。 ——吉多·因本斯（Guido Imbens），哈佛大學(xué)，2021年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主 因果推斷是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的一個(gè)主要任務(wù)，也是政策評(píng)估的一個(gè)重要方法。這本書全面介紹了因果推斷的理論與方法，涵蓋范圍超越目前流行的因果推斷著作。它將理論與實(shí)際經(jīng)典案例相結(jié)合，實(shí)用性和可讀性俱佳，是一本有助于讀者深入了解因果推斷方法的優(yōu)秀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著作。 ——洪永淼，發(fā)展中國(guó)家科學(xué)院院士、世界計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)士 作者戲稱此書為“音樂(lè)合輯”，但實(shí)際上它遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了簡(jiǎn)單的大雜燴，兼具通俗、準(zhǔn)確、前沿、實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)，注定要成為因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究工作者的案頭書，不是偶爾查閱，而是要從頭到尾通讀的那種。此書特別適合三類讀者：想要一窺因果推斷分析范式之堂奧的，對(duì)工具之運(yùn)用想要知其所以然的，以及想要快速了解該領(lǐng)域之新進(jìn)展的。 ——江艇，中國(guó)人民大學(xué) 坎寧安的這本書是為學(xué)生和從業(yè)者所寫的少有的出色統(tǒng)計(jì)學(xué)著作。它用引人入勝的語(yǔ)言和生動(dòng)形象的例子，為廣大讀者介紹了因果推斷的各種工具。閱讀這本書，你會(huì)掌握你所需要的技能和方法，可置信地評(píng)估一門統(tǒng)計(jì)學(xué)課程、一項(xiàng)公共政策或者一項(xiàng)新的商業(yè)實(shí)踐是否確實(shí)產(chǎn)生了效果。 ——賈斯汀·沃爾弗斯（Justin Wolfers），密歇根大學(xué) 這是一本深入淺出的作品，對(duì)因果推斷進(jìn)行了出色介紹。 ——阿爾貝托·阿巴迪（Alberto Abadie），麻省理工學(xué)院

因果推斷 作者簡(jiǎn)介

斯科特·坎寧安（Scott Cunningham），美國(guó)得克薩斯州貝勒大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，美國(guó)知名的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家，主要研究領(lǐng)域：犯罪經(jīng)濟(jì)學(xué)和勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，在《經(jīng)濟(jì)研究評(píng)論》（RES）等頂級(jí)期刊發(fā)表論文數(shù)十篇。

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