忍不住，还是买了。粗看了一下，内容调整如下：[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]
- 全新第 19 章：高级因果推断方法（Advanced Methods for Causal Inference）核心焦点：系统整合 潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），取代传统“内生性”表述。涵盖方法：回归调整（Regression Adjustment, RA）：结合协变量控制的反事实估计。逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）：利用倾向得分处理选择偏差。IPW 与 RA 结合（Doubly Robust Estimation）：提高估计的稳健性。工具变量与局部平均处理效应（LATE）：清晰解释 IV 的因果解读。断点回归设计（RDD）：区分精确断点（Sharp RD）与模糊断点（Fuzzy RD）。内生转换模型的控制函数法（Control Function Approaches）：处理异质性处理效应。意义：将计量经济学与当前微观实证研究的因果识别革命直接对接，为政策评估提供严谨工具。
- 第 17 章：非线性模型（Limited Dependent Variable Models）的重构分数响应模型（Fractional Response Models）：新增对比例数据（如市场份额）的建模，使用准最大似然估计（QMLE）。泊松回归的扩展应用：强调泊松回归作为指数条件均值模型的通用性，即使数据非计数（如连续非负变量）。Tobit 模型的重新定位：突出其作为角点解（Corner Solution）模型的适用场景，而非默认选择。
- 第 13–14 章：面板数据的深化双向固定效应（Two-Way Fixed Effects）：明确命名并解释其在多期 DID 中的核心作用。相关随机效应（Correlated Random Effects, CRE）：扩展为处理非平衡面板的工具。事件研究法的控制组设计（Event Studies with Control Groups）：整合合成控制法与交互固定效应思想。
- 第 6 章：函数形式与数据问题的更新预测与置信区间：加入预测不确定性讨论，强调预测区间与置信区间的区别。因变量变换的局限性：警告对数变换在异方差下的误导性，推荐直接使用稳健推断。
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雷达卡
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