经济政策评价与预测

**章 如何进行经济政策评估
**节 经济政策评估的基本逻辑
第二节 常见的政策评估方法
第三节 机器学习与因果推断方法结合
第四节 科学评估方法的应用前提和要点

第二章 因果推断框架
**节 潜在结果
第二节 随机化实验
第三节 因果图

第三章 线性回归模型
**节 条件期望函数和线性回归
第二节 线性回归与因果推断：基于教育回归率的分析
第三节 线性回归模型检验
第四节 模型检验Stata软件示例
第五节 模型内生性和因果关系

第四章 面板数据模型
**节 面板数据结构
第二节 面板数据与因果关系
第三节 面板数据分析常见模型
第四节 面板固定效应估计方法
第五节 面板数据模型案例分析

第五章 匹配方法与处理效应
**节 处理效应
第二节 匹配方法的假设条件
第三节 常见的匹配方法
第四节 倾向得分匹配法原理
第五节 倾向得分匹配法操作步骤示例
第六节 匹配方法使用中常见问题

第六章 工具变量法
**节 内生性与工具变量估计法
第二节 两阶段*小二乘法
第三节 工具变量估计法的局限性
第四节 工具变量运用的检验
第五节 工具变量估计步骤示例

第七章 样本自选择与处理效应模型
**节 样本自选择偏差产生的原因
第二节 传统Heckman样本选择模型
第三节 Heckman样本选择模型的应用案例
第四节 内生选择变量处理效应模型
第五节 样本自选择模型运用中常见问题

第八章 双重差分法
**节 双重差分基础模型
第二节 双重差分法假设条件检验
第三节 三重差分法
第四节 DID模型拓展

第九章 断点回归法
**节 断点回归的直观理解
第二节 断点回归的数据要求
第三节 RDD的估计步骤
第四节 RDD运用实例
第五节 模糊断点回归

第十章 机器学习在经济学中的应用
**节 机器学习的内涵界定及分类
第二节 机器学习在经济政策预测中的应用
第三节 机器学习方法的局限

第十一章 机器学习分类算法
**节 逻辑回归
第二节 Softmax回归
第三节 因子分解机
……

第十二章 机器学习的聚类算法
第十三章 机器学习的预测算法

参考文献