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Mostly Harmless Econometrics

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Joshua D. Angrist
Princeton University Press
2009-1-4
392
$35.00
Hardcover
9780691120348

圖書標籤: Econometrics  經濟學  計量經濟學  計量  經典計量教材係列  經濟  Angrist  方法   


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发表于2024-11-21

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圖書描述

The core methods in today's econometric toolkit are linear regression for statistical control, instrumental variables methods for the analysis of natural experiments, and differences-in-differences methods that exploit policy changes. In the modern experimentalist paradigm, these techniques address clear causal questions such as: Do smaller classes increase learning? Should wife batterers be arrested? How much does education raise wages? Mostly Harmless Econometrics shows how the basic tools of applied econometrics allow the data to speak.

In addition to econometric essentials, Mostly Harmless Econometrics covers important new extensions--regression-discontinuity designs and quantile regression--as well as how to get standard errors right. Joshua Angrist and Jörn-Steffen Pischke explain why fancier econometric techniques are typically unnecessary and even dangerous. The applied econometric methods emphasized in this book are easy to use and relevant for many areas of contemporary social science.

* An irreverent review of econometric essentials

* A focus on tools that applied researchers use most

* Chapters on regression-discontinuity designs, quantile regression, and standard errors

* Many empirical examples

* A clear and concise resource with wide applications

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著者簡介

Joshua D. Angrist is professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology. Jörn-Steffen Pischke is professor of economics at the London School of Economics and Political Science.


圖書目錄


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用戶評價

評分

覺得因果推斷都是僞科學怎麼辦

評分

非常適閤我這種渣渣的數學手冊,並且身為一個外行,我覺得你們這群搞經濟學的人吧,用計量就用瞭,理論計量就不必搞瞭,理論計量不就是統計學麼,那麼多統計學傢也不是吃白飯的啊。。。

評分

覺得因果推斷都是僞科學怎麼辦

評分

跳著看過不少段落但一直沒係統看過一遍(Douglas Adams的小說我都看完瞭兩本= =)用兩個月的時間終於從頭到尾讀瞭一遍(當然也跳過瞭一些不常用的章節)。確實非常practical,對FE, DID和se的討論有常讀常新的感覺。

評分

暑假的必讀,之後依舊要反復讀

讀後感

評分

适合做研究的人使用,不适合初学者。 适合做reduced form的人用,这是目前集大成的指南。 对OLS和IV,从方法论到各种应用,讲解极为详细。本书一个很重要的核心观念,就是把所有目前流行的带实验色彩的估计方法,全部放在回归的框架中分析和讨论,包括DID,DD, MATCHING。 没...  

評分

本书出色的将OLS,DID, IV, Matching method,Panel data,IV等计量问题进行了阐释;主要解决了random sample的问题,通过准试验等方法,或者CIA.所以这是作者的突出贡献,解决了self-selection and deal with endogenous problem  

評分

本书出色的将OLS,DID, IV, Matching method,Panel data,IV等计量问题进行了阐释;主要解决了random sample的问题,通过准试验等方法,或者CIA.所以这是作者的突出贡献,解决了self-selection and deal with endogenous problem  

評分

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