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2020-03-04基本⽆害的计量经济学阅读笔记 学习计量经济学的历史应该是⼀部⾎泪史 最开始的时候是本科⼤三上的时候，学习最基本的内容，学习Eviews，⽼师好像只讲到异⽅差。那时候上课还算认真，有段时间因为去⽇本访 学，还在图书馆⾥看录的视频，看不懂就反复看。成绩应该还不错。有意思的是，⽼师讲到⼀个例⼦，好像是通货膨胀是否促进了经济增长，⽼师 跑了个回归，说是正向促进作⽤。我觉得很奇怪的，这不⼀定是通货膨胀促进经济增长啊，还可能是经济增长导致通货膨胀啊。问了⽼师问题，⽼ 师糊弄我⼀下，就不了了之了。没想到的是，这个问题居然其实是计量经济学⾥最重要的问题。可想⽽知，⽼师已经脱离学术圈很久了 ⼤四的时候⾃学伍德⾥奇的计量经济学导论，学到⼀半就放弃了，Stata倒是学得很溜。那段时间也学习了很多杂的计量经济学知识，双重差分什 么都是那个时候学的。所以那个时候觉得⾃⼰很厉害，我记得好像还买了陈强⽼师的书 到了研究⽣阶段，上了中级和⾼级计量经济学，但⽼师以讲授理论知识为主，应⽤那部分⾃⼰也会了，其实对我的提升是⾮常有限的，基本没啥长 进。也有选修专门的应⽤计量，貌似学到了⼀些东西，但⾃⼰写论⽂的过程中应⽤不多 所以总觉得⾃⼰的⼤脑⾥没有形成体系，⽐如稳健的标准误，聚类是啥其实搞不明⽩。理论学得⽐较杂，应⽤也没有成体系，于是想着利⽤因为疫 情呆在家的这段时间，看看这本书《基本⽆害的计量经济学》，英⽂名是Mostly Harmless Econometrics: An Empiricists Companion。看 看⾃⼰能不能坚持下去吧 导论 1 关于“问题”的问题 ⼀项研究的四个常见问题： 1. 研究对象之间的关系，对象之间的因果关系是什么？ 2. 理想条件下的实验 3. 识别策略，研究⼈员运⽤观察数据逼近真实实验的⽅式 4. 推断模式，描述被研究的总体、所使⽤的样本以及构建标准误时所做的假设 书中收录的这⾸俳句很有意思： T-stat looks too good. Use robust standard errors- significance gone. 2 理想的实验 2.1 选择性偏误 医院能够使⼈变得健康吗？如果⽐较去过医院的⼈和没去医院的⼈的健康问题，可以得到结论，没去过医院的⼈更加健康。所以去医院会变得不健 康吗？当然也是有可能的，因为去医院可能会⾯临更⾼的传染病风险 因为去医院的⼈⼀般是⾝体⽐较差的⼈，所以上⾯的说法肯定是存在问题的。也就是样本选择偏差。我们要考虑的是，本来要去医院的⼈，如果后 来没去医院的话，他的⾝体会怎么样 随机分配可以消除选择性偏误 如果是随机分配的，其实加⼊控制变量是没有必要的，但是，⼀般来说，这种做法可以为我们带来对因果关系更加精确的估计。标准误可能会减 ⼩，估计更加显著 第⼆部分 核⼼ 3 让回归变得有意义 Angrist曾经问Alen Meltzer，他是否对把时间花费在寻求回归结果上感到满意，因为那之后只不过是很多双⾯加宽绿⾊条的论⽂⽽已。他⼤笑， 然后说这是他最愿意做的。现在Angrist们也和⼤学和研究院的⽼师和指导⽼师⼀样，整⽇地追寻着回归结果。 3.1 回归的基本原理 在没有随机分配可以利⽤时，我们未必能对回归结果赋予⼀个因果解释。 3.1.1 经济学中的关系和期望条件函数 即便⽆法解决因果性的难题，我们也很显然地知道在侠义地统计意义上，教育⽔平能够预测收⼊。我们使⽤条件期望函数（conditional expectation function, CDF）来概括和总结这种预测能⼒。 条件期望函数的分解性质： 任意⼀个随机变量Y都可以分解成由X解释的部分和正交于X的部分。 3.1.2 线性回归与条件期望函数 我们将经验研究看作在⽆需精确计算变量之间关系的同时捕捉到变量间统计关系实质的⼀种努⼒。 3.1.3 渐进最⼩⼆乘推断 ⼀般⽽⾔，异⽅差实际不会带来太⼤的影响。在运⽤分组数据进⾏的回归中，如果分组样本的⼤⼩不同 3.1.4 饱和模型、主效应和其他有关的回归的话 饱和回归模型指的是具有离散解释变量的模型，对解释变量的所以可能取值，该模型都存在相应的参数与之想对应。 包括虚拟变量和⼆者乘积的回归中，虚拟变量的系数就叫做主效应（main effect），两个虚拟变量乘积叫做交互项。 3.2 回归于因果关系 3.2.1 条件独⽴假设 如果对于给定的总体，条件期望函数刻画了平均潜在结果之间的不同，那么就说这个条件期望函数具有因果性。 越来越觉得这像是⼀本哲学书。 Robert Frosts celebrated The Road Not Tak