匹配、断点回归、双重差分及其他

　　本书综述了在应用经济学和其他社会科学中最常用的匹配、断点回归和双重差分的三种方法（及其拓展内容），介绍了方法内在的计量经济学和统计学思路，说明了参数识别的涵义及参数估计的实施方法，展示了使用各种方法进行实证分析的具体事例。本书强调了使用数据进行三种估计方法的实践，有用的在线附录提供了相应的数据与Gauss程序。理论计量经济学、统计学、应用经济学、社会科学等学科的研究者、学生都能从不同视角阅读本书而有所收获。

　　李明宰（Myoung-jae Lee），韩国高丽大学（Korea University）计量经济学家和统计学家。1989年于美国威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）获得经济学博士学位，已在Econometrica、Journal of the Royal Statistical Society（Series B）、Journal of Econometrics、Transportation Research（Part B）、Sociological Methods & Research等经济学、统计学及其他专业的知名学术刊物上发表60余篇学术论文，也出版了4本关于受限因变量、面板数据、处理效应分析等微观计量经济学书籍。

前言
1 处理效应分析的基础
1.1 反事实、干扰和因果关系
1.2 多种处理效应和无效应
1.3 组均差异和随机化
1.4 显性偏误、隐性偏误和选择性问题
1.5 组间均值差异的估计和最小二乘估计量
1.6 结构型、分配和边际模型
1.7 辛普森悖论和错误共变量控制
2 匹配
2.1 匹配和不同处理效应的基础
2.2 实施匹配
2.3 倾向得分匹配
2.4 更多诠释
3 非匹配与样本选择
3.1 加权
3.2 回归插补
3.3 双重求和的完全配对
3.4 样本选择的处理效应*
3.5 样本选择模型的效应分解*
4 断点回归
4.1 引入前后比较的断点回归
4.2 断点回归的识别与特征
4.3 断点回归估计量
4.4 设定检验
4.5 断点回归专题*
5 双重差分
5.1 双重差分的基础
5.2 重复横截面数据的双重差分
5.3 面板数据的双重差分
5.4 随时间变化资格变量的面板数据的停留者
6 三重差分与广义双重差分
6.1 三重差分的基础与拓展
6.2 重复横截面数据的三重差分
6.3 面板数据的三重差分
6.4 广义双重差分及拓展
6.5 双重差分与三重差分的聚类问题与推断
附录
A.1 核密度与回归的估计量
A.2 自助法
A.3 混杂检测、工具变量估计量和选择修正
A.4 双重差分的补充说明
参考文献