Advanced Topics in Applied Economics

课程简介

• 因果推断：潜在结果与因果效应；定义和测量因果效应；工具变量。 • 差分法; • 合成控制方法; • 回归连续性设计; • 随机实验; • 观察研究与匹配：倾向得分匹配及其他匹配方法 • 机器学习与因果推断; • 学生报告。

学习目标

本课程通过培养学生在数据科学和数字经济方面的技能，贡献于学习成果2。课程将带领学生从理解潜在结果和因果效应开始，逐步应用回归连续性设计、差分法和合成控制方法等高级方法。

先修要求

无

教学模式

本课程将以讲座和研讨会的形式进行教学，强调因果影响的关键问题和应用经济学的最新发展。