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计量经济学的方法和实践不断发展，有些过于新奇的方法本来没必要如此复杂，而且还可能是有害的。虽然对计量经济学基本工具的解释日趋精奥深微，但应用计量经济学的核心内容却保持着大体稳定。这本指南性质的教材为经验研究者把握计量经济学的精义提供一个向导，在讨论回归、工具变量和双重差分法等核心内容的基础上，强调估计值的一般性质（比如回归总是可以近似条件均值函数等），以及对估计值赋予因果解释所需的假设（比如条件独立假设、相似世界等），之后再扩展至非连续实验的回归分析及统计推断等问题。尤其是，作者对OLS和IV，从方法论到各种应用，讲解极为详细，把所有目前流行的带试验色彩的估计方法，全部放在回归的框架中分析和讨论，但不涉及试验设计的内容。

出版前言

前言

致谢

本书结构

第一部分 导论

1 关于“问题”的问题

2 理想的实验

2.1 选择性偏误

2.2 用随机分配解决选择性偏误

2.3 对实验的回归分析

第二部分 核心

3 让回归变得有意义

3.1 回归的基本原理

3.2 回归与因果关系

3.3 异质性与非线性

3.4 回归的细节

3.5 附录：对加权平均导函数求导

4 实践中的工具变量：得到你想要的

4.1 工具变量与因果关系

4.2 两阶段最小二乘的渐进推断

4.3 双样本工具变量和剖分样本工具变量

4.4 工具变量与异质性潜在结果

4.5 对局部平均处理效应的推广

4.6 工具变量的细节

4.7 附录

5 相似世界：固定效应＼双重差分和面板数据

5.1 个体固定效应

5.2 双重差分：事前与事后，处理和控制

5.3 固定效应与滞后被解释变量

5.4 附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论

第三部分 拓展

6 更进一步：断点回归设计

6.1 清晰断点回归

6.2 作为一种工具变量法的模糊断点回归

7 分位数回归

7.1 分位数回归模型

7.2 对分位数处理效应的工具变量估计

8 非标准的标准误问题

8.1 在估计稳健标准误时存在的偏误

8.2 面板数据中的聚类问题和序列相关问题

8.3 附录：对简单Moulton因子的计算

最后的几句话

术语表及名词缩写

参考文献

译后记

乔舒亚·安格里斯特，美国麻省理工学院Ford经济学教授，美国国民经济研究局研究员，美国艺术与科学院院士，计量经济学会会员。曾任教于以色列希伯来大学和美国哈佛大学。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域广泛，涉及教育经济学、社会实验、公共项目的计量经济学方法研究以及政策评估。

约恩－斯特芬·皮施克，英国伦敦政治经济学院（LSE）教授，LSE经济表现中心资深研究员。主要教授劳动经济学和计量经济学，研究领域集中于教育政策评估，包括义务教育的收入回报、学期长短对学生成绩的影响，以及班级成员间的影响效应等。

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Anyone interested in drawing useful inferences from data on people can be said to be an applied econometrician.

(i) the intimate connection between the population regression function and the conditional expectation function

(ii) how and why regression coeffcients change as covariates are added or removed from the model

(iii) the close link between regression and other "control strategies" such as matching

(iv) the sampling distribution of regression estimates

This is the selection-on-observables assumption for regression models discussed over a quarter century ago by Barnow, Cain, and Goldberger (1981). It remains the basis of most empirical work in Economics.

Good econometrics cannot save a shaky research agenda, but the promiscuous use of fancy econometric techniques sometimes brings down a good one.

Today, we are more likely to find IV used to address measument error problems than to estimate the parameters if an SEM

The observed difference in health status, however, adds to this causal effect a term called selection bias. This term is the difference in average Y0; between those who were and those who were not hospitalized. Because the sick are more likely than the healthy to seek treatment, those who were hospitalized have worse values of Y0i, making selection bias negative in this example. The selection bias may be so large (in absolute value) that it completely masks a positive treatment effect. The goal of most empirical economic research is to overcome selection bias, and therefore to say something about the causal effect of a variable like Di.

书籍介绍

计量经济学的方法和实践不断发展，有些过于新奇的方法本来没必要如此复杂，而且还可能是有害的。虽然对计量经济学基本工具的解释日趋精奥深微，但应用计量经济学的核心内容却保持着大体稳定。这本指南性质的教材为经验研究者把握计量经济学的精义提供一个向导，在讨论回归、工具变量和双重差分法等核心内容的基础上，强调估计值的一般性质（比如回归总是可以近似条件均值函数等），以及对估计值赋予因果解释所需的假设（比如条件独立假设、相似世界等），之后再扩展至非连续实验的回归分析及统计推断等问题。尤其是，作者对OLS和IV，从方法论到各种应用，讲解极为详细，把所有目前流行的带试验色彩的估计方法，全部放在回归的框架中分析和讨论，但不涉及试验设计的内容。