技术学习分享_一航技术 如何正确运用工具变量法解决内生性问题

如何正确运用工具变量法解决内生性问题

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工具变量法是经济学中常用的一种解决内生性问题的方法。在实证研究中,内生性问题是指研究中的自变量与误差项之间存在相关性,导致回归结果出现偏误。而工具变量法的基本思想是通过引入一个外生性足够强的工具变量来消除内生性问题,从而得到准确的估计结果。

工具变量法的核心在于选择合适的工具变量。合适的工具变量必须满足两个条件:与内生自变量相关,与误差项不相关。在选择工具变量时,研究者需要进行严谨的经济理论分析和实证检验,确保工具变量符合这两个条件。常见的工具变量包括自然实验或者与内生变量相关但与误差项不相关的变量。

在实际应用中,工具变量法常用于解决因果关系的研究。例如,在研究教育对收入的影响时,由于教育水平可能与家庭背景存在内生性问题,研究者可以选择就读时间作为工具变量,来消除这一内生性问题,从而得到准确的教育对收入的影响估计结果。

在运用工具变量法时,需要注意一些潜在的问题。首先,工具变量的选择需要具有足够的信息量来消除内生性,却不能与其他变量过度相关,导致估计结果失效。其次,研究者需要进行工具变量的有效性检验,以确保工具变量符合内生性和外生性条件。最后,研究者还需要进行敏感性分析,检验研究结果对于工具变量的选择是否敏感。

总的来说,工具变量法是一种有效的解决内生性问题的方法,在实证研究中具有广泛的应用前景。通过合适的工具变量的选择和严格的实证检验,研究者可以得到准确的因果关系估计结果,为政策制定和决策提供科学依据。因此,在进行实证研究时,研究者应当充分了解工具变量法的原理和应用,以提高研究结论的准确性和可信度。

“社会科学中因果推断方法”系列课程(时间:2024年8月2日~12日)

课程(一)因果推断理论与方法

1课程介绍

课程介绍:因果推断方法已经成为现代社会科学实证研究的基本方法。学习和掌握因果推断方法很有必要。本课程有特色。

,理论与应用并重,更强调实际应用。在介绍必要理论知识的同时,更强调在实际中如何解决因果推断问题。

第二,注重案例教学,结合实际问题,采用通俗易懂的方式讲解各种因果推断方法。以及在讲解过程中遇到的各种问题,尤其是当前误用、错用的问题。

第三,以EViews和Stata软件为依托,演示操作过程,保证依靠软件学会因果推断分析。

2课程安排

课程安排:

上午(张晓峒老师) 下午(白仲林老师)

天 讲:随机化试验方法

1.1 简介

1.2 随机化试验方法

1.3 潜在结果模型

第二讲:回归不连续分析与双重差分

2.1 潜在结果模型与回归的关系

2.2 回归不连续设计 讲:DID/PSM-DID模型及Stata命令

案例1:DID案例——中国农村税费改革的政策效果:基于双重差分模型的估计

案例2:PSM-DID案例——时空压缩下的风险投资———高铁通车与风险投资区域变化

第二天 2.3 回归不连续分析典型研究成果

2.4 精确回归不连续分析案例

2.5 精确回归不连续分析一般步骤

第三讲:双重差分分析法

3.1 标准双重差分模型估计原理

3.2 面板数据DID模型

3.4 面板数据多期DID分析

第二讲:合成控制方法与回归合成方法及Stata命令

案例1:SCM案例——资源枯竭型城市的经济转型有效吗?

案例2:HCW案例——CEPA对香港经济的影响

第三天 第四讲:内生性问题分类、检验与处理

4.1内生性问题分类

4.2内生性对模型参数估计的影响

4.3内生性检验

4.4内生性处理常用方法(IV法、2SLS法,Heckman两步法等)

第三讲:回归不连续与多期DID分析及Stata命令

案例1:回归不连续案例——劳务派遣在中国的演进历程与动力机制

案例2:多期DID案例——技术转移与企业高质量创新

3主讲教师简介

张晓峒,日本大阪市立大学经济学博士,中国数量经济学会副会长。南开大学经济学院教授,数量经济学专业原博士生导师,南开大学数量经济研究所原所长。国内13所大学兼职教授。

白仲林,南开大学经济学博士,天津市数量经济学会会长。天津财经大学统计学院教授,数量经济学专业博士生导师。

会议时间

2024年8月2日—4日

要求学员在学习期间,不得安排其它工作和社交活动

会议时间:

上午:9:00—12:00

下午:2:00—5:00

如有必要加课

晚上:7:00—9:00

会议费用

课程费用:3000元/人

3人报名 2800元/人;5人报名 2600元/人;10人报名 2500元/人;老学员 2500元/人。

缴费方式:

1.按照报名顺序排列座位

2.限额50名,为了防止报名不来浪费名额,请提前支付200元定金,等您缴费后,定金退还。支付宝:15101113063 余俊侠

3.对公转账:(转账时请在摘要栏里注明姓名和手机号)

支付宝(同步微信):15101113063 余俊侠

对公转账:转账时请在摘要栏里注明姓名和手机号,学术苑培训。支持银行对公转账,提供正式增值税报销。

公司名称:北京弘灵文睿教育科技有限公司

开 户 行:兴业银行北京海淀支行

账 号:3212 3010 0100 4200 44

特别提示:按照报名先后顺序排座位!!!

“社会科学中因果推断方法”系列课程

课程(二)结构模型估计(8月6日-8日)

1课程介绍

结构模型,是将经济学模型和计量统计模型结合,用于估计描述现实的深层参数,模拟现实世界,以便合理地评估政策效果的实证工具。在结构式方法中,理论和实证的联系是紧密的。由于其建模技术的优雅和深刻,不仅是当今经济政策评估领域的前沿,也是发展经济理论的有力武器。本课程将以常见的几类结构模型为例,系统介绍结构模型与结构估计的相关理论知识,并结合具体实例,详细展示结构估计的研究思路、技术细节和算法。在此基础上,本课程将进一步介绍结构估计的进阶用法,并且可以对研究选题、文献梳理、模型构建、数据处理、算法编程、结果分析、论文写作、投稿返修等各方面问题进行个性化答疑。

2课程安排

「Day 1:结构估计入门」

1. 结构模型与结构估计的含义

2. 生命周期模型介绍(用于分析居民行为)

3. 动态公司金融模型介绍(用于分析企业行为)

4. 空间一般均衡模型介绍(用于分析空间经济行为)

5. 结构估计的应用(包括但不限于反事实模拟、政策分析、最优政策)

6. 结构估计的进展和展望

「Day 2:结构估计实例」

1. 结构估计实例1:居民消费行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)

2. 结构估计实例2:企业投资行为分析(研究思路、具体实施步骤、数据处理、算法和MATLAB编程)

3. 结构估计习题集解答

「Day 3:结构估计的进阶用法与实例」

1. 结构估计与实验、准实验方法相结合

2. 结构模型之建模技巧

3. 实证模型的理论依据

4. 补充性的结构估计

5. 结构估计研究经验分享

课程时间:8月6日-8日

3主讲教师简介

邹建文,中南财经政法大学收入分配与现代财政研究院讲师,研究方向为消费、投资、以及结构估计方法论,研究成果发表于《经济研究》、《经济学(季刊)》、《经济学动态》,主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究青年基金项目等多个课题,获第十八届张培刚优秀博士论文奖。撰写国内首个关于结构估计的讲义《结构估计讲义》,建立个人公众号“经济学结构估计前沿”,曾应邀在武汉大学、华中科技大学、上海财经大学、中南财经政法大学、TIDE学会等高校和学会讲授结构估计方法论,广受好评。

会议费用

课程费用:2800元/人;3人报名 2600元/人;5人报名 2500元/人;10人报名 2200元/人;老学员 2500元/人。

暑期课程系列3—数据挖掘与机器学习

Day 1

上午:数据挖掘与机器学习概述、任务和分析方法,数据探索和预处理、特征变换与生成

下午:数据清洗与预处理的R语言和Python语言的实现: 使用dplyr、ggplot2包和numpy、pandas、matplotlib.pyplot包以《消费者报告》中的汽车数据和信用卡客户贷款数据为例

Day 2

上午:分类模型与学习方法,模型训练的策略和效果的衡量

下午:监督式学习算法原理与应用:例如用Scikit-learn(Sklearn) 实现最小二乘法和梯度下降法、使用glm函数进行Probit与Logistic模型的训练,以及模型验证与预测的实操训练                                                    

Day 3

上午:神经网络、决策树与集成学习、深度学习算法与训练技巧

下午:以银行风控业务为案例使用sklearn和pytorch对分类模型和回归模型进行模型训练与评估

主讲教师介绍

李好,阿姆斯特丹大学金融计量经济学博士,南开大学经济学院助理教授。金融风险管理师(FRM)持证超过3年,具有十年以上编程和建模经验,擅长R语言和Python的编程和教学。

助教:南开大学博士生

会议费用

课程费用:2500元/人。3人报名:2200元/人;5人报名 2000元/人;老学员 2200元/人。

其他要求同前。详细信息请参阅学术苑公众号平台发布的信息。

https://mp.weixin.qq.com/s/ZmV8fLduOs4aiIDjSRSk3Q

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作者: xiaobian

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