2021年五一丨来约陈强老师学习高级计量经济学(5)
课程配套资料
着重介绍小样本与大样本OLS，以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、聚类稳健标准误、自助标准误（bootstrap standard errors）。深切理解OLS的原理与适用条件，是一切计量原理的基础。OLS拓展主题：虚拟变量、交互项、核心变量与控制变量的区别（控制变量的内生性）。案例：改革开放的结构变动；红薯与旱灾的交互项；校外学习机会的代理变量。及时地介绍Stata知识，以OLS在Stata的实现作为入门，体会Stata的简单与强大。由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在，内生性是实证研究的常见难题，而工具变量法是解决内生性的利器，包括2SLS、GMM、近乎外生的IV，控制函数法（Control Function）等。案例：殖民者死亡率与制度；出生季度与教育年限；经济增长与非洲内战；国企改革的作用；警察与犯罪率；看电视与小儿自闭症；美国年轻男子的教育回报。被解释变量为虚拟变量的二值选择模型有着广泛的应用。包括Probit，Logit，MLE，QMLE，ivprobit，二元Probit，以及二值选择模型中的交互效应等。面板数据由于能控制个体异质性（heterogeneity），缓解遗漏变量偏差，在实践中越来越重要。静态面板是最常见的面板，包括个体固定效应、随机效应、时间固定效应、双向固定效应、个体时间趋势、面板工具变量法（Panel IV）、交互固定效应（interactive fixed effects）等。经济现象常具有某种惯性或部分调整，即被解释变量的滞后值出现在方程右边。动态面板也因为可自带工具变量而应用广泛。包括差分GMM、水平GMM与系统GMM等。第七讲，非参数与半参数估计（Nonparametric and Semiparametric Estimations）。非参与半参方法由于其稳健性而日益进入标准的计量工具箱，包括核密度估计、核回归、K近邻回归、局部线性回归、局部多项式回归、LOWESS回归、半参数回归等。案例：交互效应的设定误差；摩托车撞击实验；美国电力企业的规模效应。实验方法因其可信度而日益兴起，成为实证研究的“黄金标准”，包括随机实验、第一类与第二类自然实验。案例：劳动力市场的三个经典田野实验；最低工资立法与劳动力需求；越战老兵的长期收入。第九讲，双重差分法（Difference-in-Differences，简记DID）。双重差分法利用面板数据的优势，可克服部分内生性，是研究政策或项目处理效应（treatment effects）的常用工具。内容包括双重差分法、多期异时DID、平行趋势检验、广义DID、三重差分法等。案例：伦敦霍乱的自然实验；大萧条货币政策与银行数量；最低工资立法与劳动力需求；银行管制放松与收入分配（Big Bad Banks）；茶叶价格与性别比例；废除科举与革命起义；人工智能与国际贸易。第十讲，匹配估计量（Matching Estimators）。匹配估计量是反事实因果推断的重要方法，包括倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、粗糙化精确匹配（Coarsen Exact Matching）、偏差校正的马氏匹配（Bias-corrected Mahalanobis Matching），以及双重差分倾向得分匹配（PSM-DID）。同时介绍处理效应的其他估计方法，包括回归调整法（Regression Adjustment），逆概率加权法（Inverse Probability Weighting），双重稳健估计（Doubly Robust Estimator）。案例：就业培训的处理效应；最低工资立法与劳动力需求。第十一讲，断点回归（Regression Discontinuity Design）与拐点回归（Regression Kink Design）。由于在断点附近存在局部随机分组，故断点回归的效力接近于随机实验，日益为研究者所青睐。内容包括精确断点回归、模糊断点回归、密度（操纵）检验、稳健性检验、拐点回归等。案例：淮河以北冬季燃煤取暖与人均寿命；扶贫政策的效应；买房落户与户口价值；美国参议院选举的在位者优势；奖学金与大学入学；失业保险与失业期限。第十二讲，合成控制法（Synthetic Control Method）。在评价某处理地区的政策效应时，将控制地区进行最优的线性组合，以构造合成控制地区进行对比，这是估计处理效应的新兴强大方法。包括合成控制法的原理、算法与安慰剂检验等。案例：西班牙巴斯克地区恐怖活动的经济后果；加州控烟法的成效；德国统一的效应。第十三讲，回归控制法（Regression Control Method）。与合成控制法类似，但回归控制法使用回归法来构成反事实的控制地区（Hsiao et al., 2012），比合成控制法更为简便易行。案例：中国香港回归以及与中国内地经济整合的效应；四万亿经济刺激的效应；上海与重庆房产税试点的效应。第十四讲，异质性处理效应（Heterogeneous treatment effects），包含异质性工具变量法的局部平均处理效应（Local Average Treatment Effect，简记LATE），以及双向固定效应模型的异质性处理效应（de Chaisemartin and D'Haultfoeuille, 2020）、模糊双重差分法（fuzzy DID）等。案例：就业培训项目的不完全遵守（imperfect compliance）；越战老兵的长期收入；报纸数量与大选投票率。第十五讲，分位数回归（Quantile Regression）。线性回归只是研究在给定X条件下， Y的条件期望E(Y|X)；而分位数回归则研究在给定X条件下，Y的整个条件分布Y|X，从而揭示更多重要信息。内容包括分位数回归、分位数处理效应、分位数工具变量法、面板分位数回归等。案例：恩格尔的食品开支数据；美国年轻男子的教育回报；距大学远近与教育回报；美国交通死亡率。
