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主讲嘉宾
王存同,人口学博士、教授。博士毕业于北京大学(与University of Michigan合作培养),博士后研究员就职于美国伊利诺伊大学(University of Illinois at Urbana-Champaign)。现为财经大学社会发展学院教授,主要从事社会统计及计量经济分析、人口社会学、人口经济学等领域的研究与教学,其定量研究与教学在国内外学术界享有较高的盛誉。

讲座主题:因果推断: 内生性问题与工具变量法
讲座时间:5月19日15:00-16:00
讲座概述:因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。其中,工具变量法则举足轻重,是计量研究中无法避开的挑战之一。此专题就内生性问题与解决路径、工具变量选择的方法及分类、工具变量的检验及工具变量回归模型(2SLS+GMM)等进行专题讨论,探讨工具变量法的基本思想、原理、模型、方法及适用范围,并以真实数据为演示案例,分享因果推断的思辨、工具变量回归模型的构建、应用及结果解读的路径,为发表高水平的实证研究论文奠定基础。

Frequentist hypothesis testing is based on a deterministic decision using a prespecified significance
level of whether to accept or reject the null hypothesis based on the observed data, assuming that
the null hypothesis is actually true. The decision is based on a p-value computed from the observed
data. The interpretation of the p-value is that if we repeat the same experiment and use the same
testing procedure many times, then given our null hypothesis is true, we will observe the result (test
statistic) as extreme or more extreme than the one observed in the sample (100 p-value)% of the
times. The p-value cannot be interpreted as a probability of the null hypothesis, which is a common
misinterpretation. In fact, it answers the question of how likely are our data given that the null
hypothesis is true, and not how likely is the null hypothesis given our data. The latter question can
be answered by Bayesian hypothesis testing, where we can compute the probability of any hypothesis
of interest.
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