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政策评估模型,包括常用微观计量模型和机器学习模型

500.00 (共7天)

建模分析 形式:远程

课程大纲或详细介绍:

政策评估的黄金准则是随机对照实验RCT (Randomized Controlled Trial),但是很多情况下由于实验很难操作,研究者们大多依赖观察得到的数据(observational data)来进行因果推断,而经济学家们则花了大量的时间寻找可行的因果识别策略(Identification Strategy)尝试从这些现实的观察数据中进行因果推断。本课程主要讲授一下内容:项目评估和因果推断的新发展,包括断点回归(Regression Discontinuity)、合成控制法(Synthetic Control)、倍差法/双重差分(Differences-in-differences)等;对识别策略的补充分析(Supplementary Analysis),即提升分析可信度的一系列方法;机器学习方法在处理效应和因果推断中一些新应用
1. 政策评估基础
2.常用于政策评估的微观计量模型
3.新兴的机器学习模型

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