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因果分析(影響評估和因果機器學習在R中的應用)/當代經濟學教學參考書系/當代經濟學系列叢書

作者：(瑞士)馬丁·胡貝爾|責編:周天歌|總主編:陳昕|譯者:邸俊鵬//趙紅梅//齊麟
出版社：格致
ISBN：9787543237650

出版日期：2026/07/01
裝幀：平裝
頁數：226

人民幣：RMB 78 元售價：元

內容大鋼

    一本全面且前沿的因果分析定量方法導論，涵蓋機器學習領域的最新研究進展。
    探究因果關係是人類生活的核心命題之一。在數字化與數據驅動日益深化的經濟環境下，精密的因果分析愈發凸顯其關鍵價值。
    作者以通俗易懂的講解方式，既著重闡釋各類方法背後的直覺邏輯與設計初衷，又運用統計學符號對關鍵概念展開嚴謹論述。本書涵蓋了諸多同類教材未涉及的因果分析方法進展，包括機器學習領域的新興趨勢、交互效應與干擾效應的評估，以及斷點、聚束設計等前沿研究方法。
    迄今最完備、最前沿的因果分析入門著作，囊括因果機器學習內容。
    理論表述嚴謹簡潔，摒棄冗余推導，重概念類比、輕公式堆砌。
    配套大量應用場景與實操案例，全程基於R語言實現。

作者介紹

(瑞士)馬丁·胡貝爾|責編:周天歌|總主編:陳昕|譯者:邸俊鵬//趙紅梅//齊麟
馬丁·胡貝爾，瑞士弗里堡大學應用計量經濟學教授，其研究方向涵蓋因果分析與影響評估、機器學習、統計學、計量經濟學、實證經濟學及商業分析等領域，在上述領域均有方法論層面與實證應用層面的雙重研究成果。

1 引言
  1.1 關於因果關係和本書
  1.2 本書框架概述
2 因果關係和無因果關係
  2.1 潛在結果、因果效應和SUTVA
  2.2 處理選擇偏差
3 社會實驗與線性回歸
  3.1 社會實驗
  3.2 線性回歸效應識別
  3.3 線性回歸估計及其性質
  3.4 方差估計、推斷和擬合優度
  3.5 擴展到多元或連續處理
  3.6 引入協變數
4 可觀測變數的選擇
  4.1 可觀測變數選擇下的識別
  4.2 線性回歸、序列回歸和核回歸
  4.3 協變數匹配
  4.4 傾向得分匹配
  4.5 逆概率加權、經驗似然和熵平衡法
  4.6 雙重穩健方法
  4.7 實際問題：共同支撐和匹配質量
  4.8 多值或連續處理與分佈效應
  4.9 動態處理效應
  4.10 因果機制（中介分析）
  4.11 結果損耗和處理后樣本選擇
5 因果機器學習
  5.1 機器學習的動機和應用領域
  5.2 使用Lasso回歸進行雙重機器學習和分拆
  5.3 更多機器學習演算法的綜述
  5.4 異質性效應
  5.5 最優政策學習
  5.6 強化學習
6 工具變數
  6.1 局部平均處理效應的估計
  6.2 考慮協變數的工具變數方法
  6.3 非二元工具變數與處理
  6.4 因果機制與樣本選擇、動態與多重處理
7 雙重差分
  7.1 不考慮協變數的雙重差分
  7.2 考慮協變數的雙重差分
  7.3 多期處理
  7.4 雙重變化
8 合成控制
  8.1 單一處理單元的估計與推斷
  8.2 其他估計量和多個處理單元
9 斷點回歸、拐點和聚束設計
  9.1 清晰和模糊斷點回歸設計
  9.2 清晰和模糊拐點回歸設計
  9.3 聚束設計
10 部分識別和敏感性分析

  10.1 部分識別
  10.2 敏感性分析
11 干擾效應下的處理評估
  11.1 穩定單元處理值假設不成立
  11.2 部分干擾
  11.3 基於暴露映射的干擾
12 結語
參考文獻
譯後記

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