Identification in Parametric Models
参数模型识别
区分识别与估计;在正则条件下用信息矩阵理解局部识别。
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参数模型识别
区分识别与估计;在正则条件下用信息矩阵理解局部识别。
局部平均处理效应
给出工具变量在单调性等条件下识别 LATE 的解释。
广义矩估计
GMM 一致性、渐近正态性与有效加权的基础。
分位数回归
从条件均值扩展到条件分布不同位置的估计。
部分线性半参数回归
通过残差化估计部分线性模型,是理解现代正交化方法的基础。
异方差稳健推断
异方差稳健协方差估计的基础,不要求误差同方差。
HAC 协方差
构造半正定的异方差与自相关稳健协方差估计。
HAC 核与带宽
系统研究 HAC 协方差估计以及核与带宽选择。
弱工具变量
展示工具变量较弱时常规渐近近似与推断的问题。
处理效应半参数效率
刻画倾向得分在平均处理效应有效估计中的作用。
双重/去偏机器学习
用 Neyman 正交得分与交叉拟合处理高维辅助参数估计误差。
多时期 DID
以组别—时期处理效应为基本对象,处理错位处理时点。
异质处理效应事件研究
分析传统双向固定效应事件研究的污染问题并提出替代估计。
动态面板固定效应偏误
理解固定 T 动态面板中固定效应估计的偏误来源。
差分 GMM
动态面板 GMM 与序列相关、过度识别等设定检验的重要起点。
系统 GMM
研究初始条件带来的额外矩限制及动态面板估计效率。
交互固定效应
研究大 N、大 T 面板中的潜在共同因子与异质载荷。
样本选择偏误
理解非随机样本选择为何导致偏误,以及选择方程与结果方程的关系。
定性数据与固定效应
连接离散结果与个体异质性,理解定性面板数据的建模问题。
动态离散选择与结构估计
以设备替换决策理解动态规划、状态转移和结构参数估计。
差异化产品需求估计
理解随机系数需求、价格内生性和市场均衡如何共同进入结构估计。
条件选择概率方法
比较条件选择概率思路与直接求解动态模型的计算路线。
无条件分位数回归
区分条件与无条件分位数,学习再中心化影响函数的用途。
社会效应与反射问题
区分内生同伴效应、情境效应与相关效应,认识反射问题。
共同相关效应
理解跨截面相关与不可观测共同因子,以及共同相关效应估计思路。
Lasso 与变量选择
理解惩罚回归如何结合收缩和变量选择,为高维方法打基础。
高维控制下的处理效应推断
学习变量选择如何与处理效应推断衔接,以及双重选择的动机。
合成控制
学习用对照单位的加权组合构建干预单位的反事实。
断点回归的稳健推断
理解局部多项式偏误及其对断点回归置信区间的影响。
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