匹配、断点回归、双重差分及其他

前言
1 处理效应分析的基础
1.1 反事实、干扰和因果关系
1.2 多种处理效应和无效应
1.3 组均差异和随机化
1.4 显性偏误、隐性偏误和选择性问题
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前言
1 处理效应分析的基础
1.1 反事实、干扰和因果关系
1.2 多种处理效应和无效应
1.3 组均差异和随机化
1.4 显性偏误、隐性偏误和选择性问题
1.5 组间均值差异的估计和最小二乘估计量
1.6 结构型、分配和边际模型
1.7 辛普森悖论和错误共变量控制
2 匹配
2.1 匹配和不同处理效应的基础
2.2 实施匹配
2.3 倾向得分匹配
2.4 更多诠释
3 非匹配与样本选择
3.1 加权
3.2 回归插补
3.3 双重求和的完全配对
3.4 样本选择的处理效应*
3.5 样本选择模型的效应分解*
4 断点回归
4.1 引入前后比较的断点回归
4.2 断点回归的识别与特征
4.3 断点回归估计量
4.4 设定检验
4.5 断点回归专题*
5 双重差分
5.1 双重差分的基础
5.2 重复横截面数据的双重差分
5.3 面板数据的双重差分
5.4 随时间变化资格变量的面板数据的停留者
6 三重差分与广义双重差分
6.1 三重差分的基础与拓展
6.2 重复横截面数据的三重差分
6.3 面板数据的三重差分
6.4 广义双重差分及拓展
6.5 双重差分与三重差分的聚类问题与推断
附录
A.1 核密度与回归的估计量
A.2 自助法
A.3 混杂检测、工具变量估计量和选择修正
A.4 双重差分的补充说明
参考文献
· · · · · · (收起)