
因果推斷(causalinference),緣起人類的本能或經(jīng)常自發(fā)提出的一個簡單問題:為什么(why)?事實上,作為科學研究的核心與宗旨——因果推斷就是關(guān)于此問題的嚴肅思考、科學驗證或因果分析(causal analysis)。目前,因果推斷模型與方法受到了經(jīng)濟學、金融學、社會學、管理學、人口學及公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的重視和青睞,并成為實證研究的核心利器。但因果推斷并非輕而易舉之事,正如約翰?杜威(John Dewey)所述,“科學的法則與規(guī)律,并不位于自然界的表層,而是隱藏在暗處,我們必須主動利用精心設(shè)計的探索技巧把它們從自然中剝離出來。”
為此,我們邀請了我國量化分析及實證研究的著名大咖、中央財經(jīng)大學的王存同教授與大家分享因果推斷的基本概念、主要模型和 Stata 實現(xiàn)方法。
研討會概要
會議時間:2020年7月25-27日(三天)
會議方式:遠程直播,提供三天錄播回放
會議安排:9:00-12:00. 14:00-17:00. 研討
會議詳情:http://www.peixun.net/view/1661.html
嘉賓簡介
王存同老師
人口學博士,中央財經(jīng)大學教授。
博士畢業(yè)于北京大學(與 University of Michigan 合作培養(yǎng)),博士后研究員就職于美國伊利諾伊大學(University of Illinois at Urbana-Champaign)。主要從事社會統(tǒng)計及計量經(jīng)濟分析、人口健康學等領(lǐng)域的研究與教學。2013年入選教育部新世紀優(yōu)秀人才計劃,兼任北京大學社會科學方法培訓教授、美國PAA、國際IUSSP會員及IUSSP 社會科學定量方法培訓專家組成員、美國伊利諾伊大學合作研究員及中國青少年性健康教育委員會副主任委員等。曾在《中國社會科學》《社會學研究》,ChineseSociological Review, Schizophrenia Research 等期刊發(fā)表論文近百篇,出版著作6 部;主持國家社科基金項目2 項、橫向課題 12 項。
小插曲:
王存同教授長期兼任北京大學等多個高校社會科學方法的培訓教授,授課生動活潑,通俗易懂,擁有眾多粉絲。每逢王老師在中央財經(jīng)大學沙河校區(qū)(距市區(qū)約2小時地鐵的距離) 開講時,小伙伴們便像候鳥般趕赴沙河。每次上課總是座無虛席,或席地而坐、或背墻而立......若想在教室前排的過道臺階上搶個位置,那可是要早早出動的。
報名咨詢
尹老師
電話:010-53352991
QQ:42884447
郵箱:yinna@pinggu.org
WeChat:yinyinan888
專題概況
因果推斷模型與方法是現(xiàn)代社會科學研究者利用計量模型發(fā)表高水平實證論文的核心利器?!稄?a href='/map/xianxinghuigui/' style='color:#000;font-size:inherit;'>線性回歸走向因果推斷》(From Linear Regression to CausalInference)專題討論會,重在討論如何利用Stata軟件進行因果推斷。在專題討論與演示中,將因果推斷模型與統(tǒng)計軟件的應(yīng)用與操作有機結(jié)合,力圖與大家在較短時間內(nèi)分享因果推斷的基本思想、原理、模型、方法及適用范圍,并以真實數(shù)據(jù)為演示案例,與大家分享因果推斷的思辨、模型構(gòu)建、軟件應(yīng)用及結(jié)果解讀的能力,為發(fā)表高水平的實證研究論文奠定基礎(chǔ)。
在專題討論的內(nèi)容安排上,基于對線性回歸模型核心內(nèi)容及計量建模方法、原則的回顧,將利用大量篇幅討論因果推斷的基本概念、思想、原理、方法及模型應(yīng)用。
專題討論特色
1、專題討論定位明確。該專題討論并非專業(yè)數(shù)理統(tǒng)計學教學或計量培訓課程,不會出現(xiàn)煩瑣的公式推導。專題討論重在應(yīng)用,即在基本熟悉因果推斷思想的基礎(chǔ)上,進行數(shù)據(jù)分析、軟件應(yīng)用及模型解讀,實現(xiàn)理論與應(yīng)用的結(jié)合。
2、討論重點突出。討論因果推斷原理及主流模型時,重點關(guān)注基本統(tǒng)計思想及應(yīng)用范圍、條件、數(shù)據(jù)處理難點及模型參數(shù)的解讀。
3、內(nèi)容細致實用。應(yīng)用Stata軟件來加強與實現(xiàn)因果推斷模型、方法的分享與討論,各專題都附帶完整的Stata實現(xiàn)過程(do文檔)和真實數(shù)據(jù),大家無需進行煩瑣編程,即可快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析及建模任務(wù)。
4、在線參與溝通。大家可自帶數(shù)據(jù)運行,并在線答疑。
5、論文經(jīng)驗分享。與大家分享定量研究論文寫作、投稿、修改,以及與編輯部、導師和合作者溝通的實用技巧。
6、嘉賓風格鮮明。專題討論嘉賓認真敬業(yè),講課風趣幽默,引人入勝,有強大的人格魅力,感染力極強,屢屢被學生評為計量教學“人氣最佳”的教授,為全國學生最受歡迎的計量模型教學的教師之一。他多年在北京大學等高校主講社會科學定量方法暑期培訓專題討論,多名學生評價其“統(tǒng)計專題討論如小說般引人入勝,不忍下課”、“講解系統(tǒng)且實用性強”,已有多名學生成功應(yīng)用所學發(fā)表高水平量化論文若干。
專題內(nèi)容
本專題討論主要涵蓋如下六個專題(每講3個小時)。在講解每個模型時,都將結(jié)合完整的 Stata 實現(xiàn)文檔與學員共同進行實例操作,并提供完整的 .dta, .do 文檔等資料,以便大家演練和應(yīng)用。
各講主要內(nèi)容及參考文獻列舉如下:
專題1 多元回歸與建模原則
作為因果推斷的基礎(chǔ)——多元回歸
基本假定與計量模型的脈絡(luò)及發(fā)展
計量建模原則與分析策略
案例與Stata操作
專題2~3 因果推斷:工具變量回歸(Instrument variable, IV)
內(nèi)生性問題與解決路徑
工具變量選擇的方法及分類
工具變量的檢驗
工具變量回歸模型(2SLS+GMM)
案例與Stata操作
專題4-6 因果推斷:常用方法與模型
回歸模型與因果解釋
尤爾-辛普森悖論
Rubin因果模型(Rubin Causal Model, RCM)
決策理論因果模型(decision-theoretic causality)
因果圖(Causal Diagram: DAGs)
格蘭杰因果關(guān)系檢驗(Granger causality test)
雙重差分估計(difference in differences estimate, DID)
傾向值匹配法(propensity score matching, PSM)
固定效應(yīng)模型(fixed effect model, FEM)
隨機效應(yīng)模型(random effect model, REM)
斷點回歸設(shè)計(regression discontinuity design, RDD)
案例與與Stata操作
專題讀物
Angrist, J. D., &Pischke, J. S. (2008). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion.Princeton university press.
Cameron, A. C., &Trivedi, P. K. (2005). Micro-econometrics: Methods and Applications.Cambridge university press.
Greene, W. H. (2011).Econometric Analysis (7th). Prentice Hall.
Imbens, G. W., &Rubin, D. B. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedicalsciences. Cambridge University Press.
Morgan, S. L., &Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods andPrinciples for Social Research. New York, NY. Cambridge University Press.
Pearl, J. (2009). Causality:Models, Reasoning, and Inference (2nd). New York: Cambridge UniversityPress.
Pearl, J., &Mackenzie, D. (2018). The Book of Why: the New Science of Cause and Effect.CITIC press.
研討會費用
3600元/3200元(學生優(yōu)惠價僅限全日制本科及碩士在讀)
提供“會議費”發(fā)票及會議通知(電子版和紙質(zhì)版)
優(yōu)惠信息
1、經(jīng)管之家學術(shù)班老學員9折優(yōu)惠(含專題課學員);
2、王存同老師老學員8折優(yōu)惠;
3、2人同行9折優(yōu)惠;
4、3人及以上同行8折優(yōu)惠。
(以上優(yōu)惠不疊加)
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