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简介
目录
导读
前言
致谢
本书结构
部分导论
1关于“问题”的问题
2理想的实验
2.1选择性偏误
2.2用随机分配解决选择性偏误
2.3对实验的回归分析
第二部分核心
3让回归变得有意义
3.1回归的基本原理
3.2回归与因果关系
3.3异质性与非线性
3.4回归的细节
3.5附录：对加权平均导函数求导
4实践中的工具变量：得到你想要的
4.1工具变量与因果关系
4.2两阶段小二乘的渐进推断
4.3双样本工具变量和剖分样本工具变量*
4.4工具变量与异质性潜在结果
4.5对局部平均处理效应的推广
4.6工具变量的细节
4.7附录
5相似世界：固定效应、双重差分和面板数据
5．1个体固定效应
5．2双重差分：事前与事后，处理和控制
5．3固定效应与滞后被解释变量
5．4附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论
第三部分拓展
6更进一步：断点回归设计
6．1清晰断点回归
6．2作为一种工具变量法的模糊断点回归
7分位数回归
7．1分位数回归模型
7．2对分位数处理效应的工具变量估计
8非标准的标准误问题
8.1在估计稳健标准误时存在的偏误*
8.2面板数据中的聚类问题和序列相关问题
8.3附录：对简单Moulton因子的计算
后的几句话
术语表及名词缩写
参考文献
译后记
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