助教入选名单公布：因果推断-内生性专题
承蒙各位的关爱和支持，自 「因果推断-内生性-专题课程及助教招聘！」（微信版）发布以来，我们陆续收到了来自 62 所 高校和研究机构共 87 位 老师和同学的申请。申请者所在的学校分布非常广泛：包括 普渡大学，曼彻斯特大学，慕尼黑大学 等国外高校，以及 北京大学，清华大学，复旦大学，厦门大学，兰州大学 等国内高校。
「他山之石可以攻玉」。希望大家能在多学科的碰撞和交流中互通有无，彼此增进。
此次申请人的专业知识和发表记录都让我们惊喜，遴选工作也颇为煎熬。我们与 20 多位申请人进行了电话面试和沟通。一方面确认入选助教有能力提供高品质的答疑工作，另一方面也了解了大家对培训内容和推文选题等方面的诉求和建议。
最终，我们确定如下 14 位申请者担任本次直播课程的助教。加上我们从现有助教团队遴选的 6 位经验丰富的助教，本次助教团队共有 20 位成员，我们将共同努力，以便为大家提供最佳的交流和学习环境。
参加本次 Stata 暑期课程的同学和老师们，可以随时在「课程微信群」中 @助教，以便实时答疑解惑，轻装前行。
入选名单
甘徐沁 厦门大学
刘庆庆 中山大学
刘雅玄 北京大学
苗 妙 华南理工大学
王洪鹏 兰州大学
杜思佳 曼彻斯特大学
涂漫漫 中山大学
孙碧洋 香港中文大学
孙劲澜 湖南大学
孙爱晶 德国慕尼黑大学
徐云娇 厦门大学
杨雅程 清华大学
杨继超 中山大学
张德亮 华东师范大学
长期分享计划
秉承 「知识需要分享」 的理念，我们诚挚的邀请各位同学和老师加入连享会推文团队，一起分享实证分析中的经验和教训。
录用推文达到三篇即可自动获取三天专题课程的助教资格； 录用推文一篇即可获得一次小直播课程的免费听课资格。 报名&咨询邮箱：StataChina@163.com。 推文风格参照连享会主页 lianxh.cn 已发布推文。
衷心感谢各位的支持和关注！
附：课程简介
1. 课程概况
???? 因果推断-内生性 专题 ⌚ 2020.11.12-15
???? 主讲： 王存同 (中央财经大学)；司继春(上海对外经贸大学)
???? 课程主页：https://gitee.com/arlionn/YG
???? 报名链接： http://junquan18903405450.mikecrm.com/HFMDelY
???? 温馨提示： 文中链接在微信中无法生效。请点击底部「阅读原文」。
2. 嘉宾简介
王存同，中央财经大学教授。博士毕业于北京大学，博士后研究员就职于美国伊利诺伊大学 (University of Illinois at Urbana-Champaign)。主要从事社会统计及计量经济分析、人口健康学等领域的研究与教学。2013 年入选教育部新世纪优秀人才计划，兼任北京大学社会科学方法培训教授、美国 PAA、国际 IUSSP 会员及 IUSSP 社会科学定量方法培训专家组成员、美国伊利诺伊大学合作研究员及中国青少年性健康教育委员会副主任委员等。曾在《中国社会科学》，《社会学研究》，Chinese Sociological Review, Schizophrenia Research 等期刊发表论文近百篇，出版著作 6 部；主持国家社科基金项目 2 项、横向课题 12 项。
小插曲： 王存同教授长期兼任北京大学等多个高校社会科学方法的培训教授，授课生动活泼，通俗易懂，拥有众多粉丝。每逢王老师在中央财经大学沙河校区 (距离市区 1.5 小时车程) 开讲时，小伙伴们便像候鸟般赶赴沙河。每次上课总是座无虚席，或席地而坐、或背墙而立……若想在教室前排的过道台阶上抢个位置，那可是要早早出动的。
司继春， 上海对外经贸大学统计与信息学院讲师，主要研究领域为微观计量经济学、产业组织理论。在 Journal of Business and Economic Statistics、《财经研究》等学术刊物上发表多篇论文。其实，大家更熟悉的是知乎上大名鼎鼎的 慧航，拥有近 30 万个关注者，获得过 42w+ 次赞同，他就是司继春老师 —— 知乎-慧航。
3. 课程详情
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因果推断 (causal inference)，缘起于人类的本能或经常自发提出的一个简单问题：为什么 (why)？事实上，作为科学研究的核心与宗旨，「因果推断」就是关于此问题的严肃思考、科学验证或因果分析 (causal analysis)。
目前，因果推断模型与方法受到了经济学、金融学、社会学、管理学、人口学及公共卫生等领域的重视和青睐，并成为实证研究的核心利器。但因果推断并非轻而易举之事，正如约翰・杜威 (John Dewey) 所述，「科学的法则与规律，并不位于自然界的表层，而是隐藏在暗处，我们必须主动利用精心设计的探索技巧把它们从自然中剥离出来。」
通过本期课程的学习，我们期望大家能从在如下几个方面有所收获：
因果推断理论基础和模型构建的核心思想是什么？ 如何从 OLS 过渡到因果推断？ 实证分析中有哪些进行因果推断的模型和工具？它们的前提条件和局限是什么？ 如何界定研究中的「因果关系」？ 如何与审稿人对话？
Part A：王存同 老师
第 1 讲 从多元回归走向因果推断 (3 小时)
作为因果推断的基础——多元回归 基本假定与计量模型的脉络及发展 计量建模原则与分析策略 案例与Stata操作 扩展阅读： Levitt, S. D. (2004). Understanding why xxx fell in the 1990s: Four factors that explain the decline and six that do not. Journal of Economic Perspectives, 18(1), 163-190. -PDF- Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2008). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton university press. Morgan, S. L., & Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. New York, NY. Cambridge University Press.
第 2 讲 Rubin 因果模型及扩展 (3 小时)
回归模型与因果解释 尤尔-辛普森悖论 Rubin因果模型 (Rubin Causal Model, RCM) 决策理论因果模型 (decision-theoretic causality) 因果图 (Causal Diagram: DAGs) 扩展阅读： Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd). New York: Cambridge University Press. Pearl, J., & Mackenzie, D. (2018). The Book of Why: the New Science of Cause and Effect. CITIC press. Morgan, S. L., & Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. New York, NY. Cambridge University Press. Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal Inference in Statistics, Social, and Biomedical sciences. Cambridge University Press.
第 3 讲 内生性问题与工具变量法 (IV) (3 小时)
内生性问题与解决路径 工具变量选择的方法及分类 工具变量的检验 工具变量回归模型 (2SLS+GMM) 案例与Stata操作 扩展阅读： Qian, N. (2008). Missing women and the price of tea in China. The Quarterly Journal of Economics, 123(3), 1251-1285. -PDF- Waldman, M., Nicholson, S., & Adilov, N. (2006). Does Television Cause Autism? (No. w12632). National Bureau of Economic Research. Working Paper. -PDF- Hoxby, C. M. (2000). Does competition among public schools benefit students and taxpayers?. American Economic Review, 90(5), 1209-1238. -PDF-
第 4 讲 断点回归 (RDD) (3 小时)
断点回归原理 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归作用及适用条件- 案例与Stata操作 扩展阅读：
Part B：司继春 老师
第 5 讲 线性面板数据基础 (3 小时)
固定效应、随机效应及其选择 一阶差分、LSDV 等估计量介绍 面板数据各估计量之间的关系 线性面板数据模型的 Stata 实现 交互固定效应 应用：Gentzkow et al. (2011, AER) Gentzkow M, Shapiro J M, Sinkinson M. The effect of newspaper entry and exit on electoral xxxx. American Economic Review, 2011, 101(7): 2980-3018. -PDF-, -PPT-, -Data Link-, -Cited-
第 6 讲 双重差分模型及其拓展 (3 小时)
双重差分模型的基本设定 共同趋势假设的检验 处理效应的时间异质性 应用及 Stata 实现：Wolfers (2006，QJE) 相关论文 断点双重差分、模糊双重差分 回归控制法 (HCW 方法，Hsiao et al., 2012, JAE)
第 7 讲 无混淆分配下的因果推断：匹配及拓展 (3 小时)
无混淆分配假设 无混淆分配假设下的推断：匹配 匹配的 Stata 实现：Imbens(2015) 中的例子 倾向得分匹配的原理及实现 逆概率加权法、双向稳健的逆概率加权方法 扩展阅读：Imbens and Rubin, 2015, Book Imbens, G. W., D. B. Rubin. Causal inference for statistics, social, and biomedical sciences: An introduction[M]. Cambridge University Press, 2015. -Link-
第 8 讲 样本选择模型与自选择模型 (3 小时)
删失数据分析介绍 样本选择模型介绍 自选择模型 模型的区别、联系及应用 Stata 实操
4. 报名信息
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主办方： 太原君泉教育咨询有限公司 标准费用：3900 元/人 (全价) 优惠方案： 连享会老学员： 3600 元/人 团购 (3 人以上)： 3500 元/人 温馨提示： 以上各项优惠不能叠加使用。
联系方式： 邮箱：wjx004@sina.com 王老师：18903405450 (微信同号) 李老师：18636102467 (微信同号)
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