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有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑!

计量圈社群 计量经济圈 2023-08-12

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一些社群学术讨论:1.“显著不显著的后背是什么, 非(半)参估计里解决内生性”,2.“计量社群里关于使用交互项还是中介效应分析开展机制研究的讨论”,3.“为啥面板数据回归中, 即使X对Y的解释程度很大, 但R-square一般都很小?”,4.多期DID中使用双向固定效应可能有问题! 又如何做平行趋势检验? 多期DID方法的最新进展如何?,5.收入和年龄等变量是将其转化成有序离散变量还是当成连续变量进行回归呢?6.控制变量就能影响结果显著性, 所以存在很大操作空间, 调参数是常用手段吗?7.回归中常数项显著说明模型中有遗漏变量问题?8.审稿人有义务告诉你回归中可能的遗漏变量么?9.针对很多实证问题的讨论, 随手保存的部分内容以飨学者,10.未引入交互项主效应为正, 引入后变为负, 解释出来的故事特别好, 主效应符号确实增强了故事性,11.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论,12.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器,13.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等,14.针对经济学领域中介效应模型问题的回应和理性讨论,15.讨论a(b)对b(a)的新方向论文, 经济学期刊分区问题, 3个机制存在时计量模型设计问题,16.如果解决了内生性, 那么是否意味着证实了变量之间的因果关系呢?17.解释变量提升一个标准差,被解释变量提升几个百分比呢?18.关于DID中对照组与处理组的比例问题?19.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里?20.双重差分法和事件研究法的区别主要在哪里?21.统计上不显著的变量表明该变量对结果变量没有影响吗?22.IV与Y在理论上无直接关系, 但用Y对IV做回归发现IV是显著的, 这是咋回事?23.Heckman模型和工具变量IV之间的差异?24.被质疑: X与Y相关系数与回归系数截然相反, 你咋想的?25.审稿人质问: 通篇都基于OLS估计, 却把它放到稳健性检验或进一步讨论中!26.异质性和机制检验都用交互项做会被审稿人质疑么? 27.所有控制变量都不显著行不行呢?审稿人啥看法,28.审稿人: 实证论文必须先提出假说, 再依次进行实证检验么?29.审稿人: 如何在双向固定效应下还能估计出不随个体变化的宏观变量呢?30.为啥我看到面板数据中可以估计出性别, 民族虚拟变量? 还是国内权威期刊
计量社群里围绕实证研究中的不同问题开展了很多有意义的学术讨论,有些可能是老生常谈的老话题,但也有不少讨论会让人觉得非常insightful,因此,今天索性将其中一部分讨论分享出来给各位青年学者参考一下。
里面讨论的主题各不相同,有些讨论可能稍显啰嗦,有些在计量实践上也未必完全正确,但这些都不是我们的重点,真正重要的是要明白:交流确实要比封闭更利于个人的进步。

下方的主题包括但不限于杂糅交流,逐期PSM-DID操作的思路和代码(逐年PSM-DID操作思路和代码问题的讨论, 以及在实证过程中的问题总结),内生性检验中用核心解释变量的滞后项(避免用内生变量的滞后项作为工具变量),以及机制变量和解释变量存在内生性(QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办),因果中介效应方法等(给中介效应加上因果关系内核, 让中介分析光明正大走入经济学研究),did中的平行趋势问题,例如pre_1在图中的保留问题(1.标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程,2.多期平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南),做过多计量检验问题,以及分析某几种影响机制的逻辑(期刊明确规定: 机制检验是本刊十分看中的实证内容, 是不可或缺的),滑动平均与移动平均的差异及Stata中的操作(QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办),计算投资者情绪。

当然,欢迎更多专注于学术精进的中青年学者到社群开展更多、更前言的学术交流和讨论。

①逐期PSM-DID操作的思路和代码



〇杂糅交流


②内生性检验中用核心解释变量的滞后项,以及机制变量和解释变量存在内生性,因果中介效应方法等



③did中的平行趋势问题,例如pre_1在图中的保留问题



④做过多计量检验问题,以及分析某几种影响机制的逻辑



⑤滑动平均与移动平均的差异及Stata中的操作



⑥计算投资者情绪

为学术讨论和分享精神点赞

欢迎更多专注于学术精进的中青年学者到社群开展更多、更前言的学术交流和讨论。

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计量经济圈组织了一个计量社群,有如下特征:热情互助最多前沿趋势最多、社科资料最多、社科数据最多、科研牛人最多、海外名校最多。因此,建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨,始终坚信优秀是通过感染优秀而互相成就彼此的。

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