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。
基础文献
收录说明
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Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects
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。
笔记与分组
Instrumental Variable Estimation of Nonparametric Models
非参数工具变量
用完备性刻画非参数条件矩限制的识别，连接识别与逆问题。
笔记与分组
Estimation and Confidence Regions for Parameter Sets in Econometric Models
部分识别与集合推断
研究参数不能点识别时如何估计集合、构造置信区域。
笔记与分组
Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators
广义矩估计
GMM 一致性、渐近正态性与有效加权的基础。
笔记与分组
Regression Quantiles
分位数回归
从条件均值扩展到条件分布不同位置的估计。
笔记与分组
Root-N-Consistent Semiparametric Regression
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。
笔记与分组
The Asymptotic Variance of Semiparametric Estimators
半参数渐近方差
分析估计辅助函数对最终估计量渐近方差的影响。
笔记与分组
A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity
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。
笔记与分组
A Simple, Positive Semi-Definite, Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix
HAC 协方差
构造半正定的异方差与自相关稳健协方差估计。
笔记与分组
Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Estimation
HAC 核与带宽
系统研究 HAC 协方差估计以及核与带宽选择。
笔记与分组
Instrumental Variables Regression with Weak Instruments
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。
笔记与分组
On the Role of the Propensity Score in Efficient Semiparametric Estimation of Average Treatment Effects
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。
笔记与分组
Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters
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。
笔记与分组
Difference-in-Differences with multiple time periods
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。
笔记与分组
Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects
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。
笔记与分组
Biases in Dynamic Models with Fixed Effects
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。
笔记与分组
Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations
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。
笔记与分组
Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models
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。
笔记与分组
Panel Data Models With Interactive Fixed Effects
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。
笔记与分组
Maximum score estimation of the stochastic utility model of choice
最大得分估计
从效用排序出发理解离散选择模型的半参数估计。
笔记与分组
Sample Selection Bias as a Specification Error
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。
笔记与分组
Analysis of Covariance with Qualitative Data
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。
笔记与分组
Optimal Replacement of GMC Bus Engines: An Empirical Model of Harold Zurcher
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。
笔记与分组
Automobile Prices in Market Equilibrium
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。
笔记与分组
Conditional Choice Probabilities and the Estimation of Dynamic Models
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。
笔记与分组
Optimal Nonparametric Estimation of First-price Auctions
拍卖模型的非参数估计
由投标分布恢复潜在价值分布，体会均衡限制在识别中的作用。
笔记与分组
Unconditional Quantile Regressions
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。
笔记与分组
Inference on Counterfactual Distributions
反事实分布推断
从均值效应扩展到整个反事实分布，理解分布估计与推断。
笔记与分组
Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem
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。
笔记与分组
Estimating average causal effects under general interference, with application to a social network experiment
存在干扰时的因果效应
学习干扰与暴露映射如何改变处理效应的定义和估计。
笔记与分组
Estimation and Inference in Large Heterogeneous Panels with a Multifactor Error Structure
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。
笔记与分组
Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso
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。
笔记与分组
Inference on Treatment Effects after Selection among High-Dimensional Controls
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。
笔记与分组
Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California’s Tobacco Control Program
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。
笔记与分组
Robust Nonparametric Confidence Intervals for Regression-Discontinuity Designs
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。
笔记与分组
Measurement Error in Lasso: Impact and Likelihood Bias Correction
Lasso 中的测量误差：影响与似然偏差校正
研究协变量测量误差对 Lasso 的影响及校正；预印本旧题名为 Measurement Error in Lasso: Impact and Correction。
笔记与分组
High-dimensional Regression with Noisy and Missing Data: Provable Guarantees with Nonconvexity
带噪声与缺失数据的高维回归：非凸问题的可证明保证
讨论高维回归中带噪声或缺失协变量的估计问题，给出统计误差与优化的理论保证。
笔记与分组
CoCoLasso for High-dimensional Error-in-variables Regression
高维误差变量回归的 CoCoLasso
研究带有协变量测量误差的高维回归，提出凸校正 Lasso 方法。
笔记与分组
Inference in High Dimensional Linear Measurement Error Models
高维线性测量误差模型的统计推断
针对高维线性测量误差模型构造统计推断；预印本首次提交于 2020 年。
笔记与分组