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断点回归最新视觉报道_断点回归和双重差分区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

断点回归

长期慢性炎症与癌症的发生相关，因为炎症反复刺激，细胞得不断修复，修着修着就可能修出差错，已经成为共识。现在呢，又发现病毒感染可能与阿尔兹海默症有关。这是怎么发现的呢？水痘病毒是一种嗜神经性的病毒，得过水痘之后，病毒可以长期潜伏在神经节里几十年，再出来兴风作浪的时候就是带状疱疹。恰好带状疱疹这几年研发出了疫苗，用计量经济学断点回归的方法，发现是否接种带状疱疹疫苗，痴呆发生风险存在显著差异。

《精通计量》读书笔记：从入门到进阶豆瓣评分（老版本）9.3 （新版本，我这本）7.7 个人评分 [星R][星R][星R][星R][星R] “保持其他条件相同” 最近我终于有时间拿起一本专业相关的书——《精通计量》。这本书虽然是计量的入门级读物，但对我来说已经足够深入了。它主要介绍了控制变量、工具变量、断点回归和双重差分这几种方法的实验设计思想和一些应用案例。比起学校课本上那些让人头疼的公式推导，这本书真是清晰多了。因果推断的关键 𐟧銊因果推断的核心是控制其他条件不变，只关注我们关心的因素与结果之间的关系。但在社会科学研究中，我们无法完全控制干扰因素。因此，我们需要一些技巧来分析数据。控制变量法 𐟓Š 控制变量法就是把干扰因素的数据也考虑进来，打断干扰因素与treatment之间的通路。这样我们就能比较在干扰因素保持不变的情况下，我们关心的因素与结果之间是否有因果关系。工具变量法 𐟛 ️ 工具变量法则是通过两次回归来推导出我们关心的因果关系。这个方法设计得很精妙，但工具变量需要满足特定条件，实际使用时不一定好找。如果能找到合适的工具变量，那就相当于掌握了一个大招。断点回归 𐟓ˆ 断点回归是通过选择接近的样本来控制干扰因素。这个方法在实际应用中也很有效。双重差分 𐟓‰ 双重差分是唯一要求使用面板数据的方法。我的理解是，固定效应相当于控制变量，共同趋势假设相当于限制了样本选择，一起排除干扰因素。其他收获 𐟓š 最近我还在看《统计因果推理入门》，结合起来看有一些新收获，但又觉得还有不少不清晰的地方，可能是缺少应用实践。看完这本书后，我在b站上看了一些讲解有趣论文的视频，瞬间感到做研究其实也挺有趣的。不过，修改毕业论文时，我还是忍不住感叹，这写的都是什么玩意儿，实在不愿意再多花一秒钟在调整论文格式上，只求顺利毕业[合十R] 总结 𐟌Ÿ 总的来说，《精通计量》这本书读得还算流畅，虽然凡是沾点科学数学的内容都得多花一点时间才能看明白。但看完之后，我对计量方法和实验设计有了更深入的理解。希望以后能有机会系统地学习更多相关内容，也许做研究也会变得有趣起来吧。

因果推断秘籍！速看𐟓š 𐟓š《因果推断实用计量方法》是一本专注于现代社会科学实证研究中因果关系分析的书籍。作者邱嘉平通过这本书，旨在为本科生、研究生以及科研工作者提供一个桥梁，缩短他们学习计量经济学理论与进行实证研究之间的距离。 𐟓š本书内容强调逻辑性、直观性和实用性三个特点，尽量避免复杂的数学证明，而是通过直观的图形和具体数值例子来解释不同的计量方法，使读者能够更容易地理解各种方法的本质和它们之间的联系与区别。 𐟓š书中涵盖了因果推断中常用的多种方法，如简单回归、匹配方法、面板分析、双重差分法、工具变量、样本自选择模型和断点回归等。作者特别强调了在实际应用这些计量方法时可能遇到的细节问题，并在讲解每种方法时，通过Stata程序命令来分析实证例子，同时讨论了实证研究中常见的问题。 𐟓š这本书使用了通俗易懂的语言，并简化了一些数理证明的细节，使得读者可以更加专注于因果推断的原理和应用。

𐟓š实证分析的步骤与技巧大揭秘𐟔 𐟎“ 许多经管类本科生和研究生在实证分析上遇到难题，但其实实证分析是有章可循的。主要使用的软件包括SPSS、EVIEWS和STATA，其中最常用的是STATA。 𐟓Š 与STATA相关的步骤主要有：数据查找（国泰安、万德、统计年鉴）描述性统计相关系数检验和多重共线性检验回归分析（核心） 𐟔砥ˆ†析的步骤包括：数据收集描述性统计分析相关性分析豪斯曼检验异质性分析稳健性检验 𐟛 ️ 在实际操作中，可以运用固定效应、随机效应、系统矩GMM法、工具变量法、分位数回归、门槛回归、断点回归、PSMDID、合成控制法等。特别是建模中的调节效应、中介效应、内生性问题及稳健性问题。 𐟓 你将能够：梳理实证思路构建实证模型进行Stata实证分析操作输出实证结果（直接可用的三线表形式）详细阐述实证结果（结合理论和结果的阐述） 𐟌Ÿ 通过这些步骤，你将能够轻松掌握实证分析的技巧，解决在实证分析中遇到的难题。

又因故和国内的本科生研究生聊天，上一次聊的时候我发了一条微博，吐槽一些学生认为定量就比定性更加高贵一点。后来评论区就已经有人跟我说，国内也不是唯定量是举了，这些学生已经认识落后于现实了。今天听了一些正在写毕业论文的硕士在读生，依然是和定量分析方法相关的内容上，一位同学区分了【传统】和【前沿】的研究方法，其中传统的部分就是OLS线性回归，而前沿领域加上了元回归分析和断点回归分析。还是觉得有一点怪怪的，一来这种传统和前沿的二分法让人觉得还是在排优劣；二来，元回归和断点回归真的算前沿吗，感觉也是学界用得蛮久的了吧。我觉得定量分析方法还是没有高下之分的，线性回归被用得太多，一方面是因为部分研究者只熟悉OLS，另一方面也是因为它确实很好用。方法本身真的没有那么重要，可能更多精力应该放在理论建设、操作化和赋值上。如果这些都出了问题，就算是把生物医学心理学领域的真正前沿统计方法拿过来，一同操作下得到了三个星星的显著性，实际价值依然有可能是有限的。

断点回归：一篇顶刊论文的深度解析 𐟓Š 最近看到一篇关于金融科技信贷和企业成长的论文，真是眼前一亮。文章来自《金融学杂志》（The Journal of Finance），采用了非常漂亮的数据和断点回归方法，简直就是计量经济学教科书中的明星方法。断点回归的前提是必须有断点，所以作者在文章中花了大量篇幅来证明断点的存在。虽然我只给出了两张图作为例子，但实际上作者还有很多其他的证据。除了断点回归，作者还用了两阶段最小二乘法（2SLS）来实现模糊断点回归，所以基准回归模型也非常值得研究。这篇文章的操作方法非常独特，从基准回归到异质性分析、机制分析再到稳健性检验，每一步都充满了参考价值。虽然我们不一定直接去写断点回归的文章，但通过学习这篇文章，我们可以拓展自己的见识。很多时候，学习并不是为了直接应用，而是为了在需要的时候，知识已经在你的脑海里了。这篇文章真的是一篇非常值得一读的好文章，推荐给大家！

500元做实证分析？同学，你真的了解吗？最近有不少同学问我，花500元做实证分析到底值不值？尤其是听说很多人都在用Stata，心里难免会有点动摇。其实，这个问题还真不是三言两语能说清的。实证分析的复杂程度 𐟧 首先，实证分析真的不是那么简单。虽然Stata这个工具看起来很方便，但背后的数据处理和模型选择可是门学问。你需要收集所有必要的数据，清洗、整理、导入、导出，这一系列操作下来，已经耗费不少时间和精力。数据处理的各种细节 𐟒𛊊在数据处理阶段，你需要生成新变量、转换格式、处理缺失数据和异常数据，还要重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并与追加等等。这些都是非常繁琐的工作，但也是实证分析的基础。描述性统计和相关性分析 𐟓Š 接下来是描述性统计和相关性分析。你需要计算基本统计量、变量详细统计、变量频率表、变量间相关性，还要进行回归与描述性统计。这些步骤虽然看起来简单，但实际操作起来却非常复杂。实证模型的选择 𐟚€ 然后是实证模型的选择。你可以选择单变量分析、OLS回归、分位数回归、泊松回归、Probit、Logit、Tobit模型，还有灰色关联分析、熵值法、DEA数据包络分析法、向量自回归模型、门槛模型、断点回归模型、全要素生产率估计、合成控制法等等。每一种模型都有其特定的适用场景和限制，选择合适的模型至关重要。内生性问题的解决 𐟛 ️ 在内生性问题解决方面，你可以使用工具变量法、固定效应模型、随机效应模型、系统GMM模型、DID模型、PSM模型、滞后期模型等方法。这些方法都是为了解决模型中可能存在的内生性问题，确保实证结果的可靠性。收敛性分析和检验分析 𐟔 在收敛性分析和检验分析阶段，你需要进行”𖦕›和”𖦕›分析，还要进行豪斯曼检验、Heckman两阶段检验、调节效应、中介效应等检验。这些步骤都是为了验证你的实证结果是否具有收敛性和稳健性。计量检验和空间计量 𐟓 最后是计量检验和空间计量。你可以进行t检验、z检验、卡方检验、F检验，还有空间相关性检验（Moran检验）、LM检验、豪斯曼检验、检验地区固定效应、时间固定效应以及双固定效应哪个适合本研究、LR检验、WALD检验、SDM模型回归、SAR模型回归、SEM模型回归等。这些步骤都是为了进一步验证你的实证结果是否具有计量和空间计量的支持。结果导出和异质性分析 𐟓ˆ 在结果导出和异质性分析阶段，你需要导出各部分图表、系数与实证结果，还要按股权性质、企业规模、地区等进行异质性分析。这些步骤都是为了更全面地理解你的实证结果。稳健性检验 𐟔犊最后一步是稳健性检验。你可以通过替换变量、更换模型、安慰剂检验等方法来检验你的实证结果是否具有稳健性。这些步骤都是为了确保你的实证结果不会因为某些因素而出现偏差。总结 𐟓 总的来说，花500元做实证分析并不贵，但也不是一劳永逸的事情。你需要投入大量的时间和精力来处理数据、选择模型、解决内生性问题、进行各种检验和分析。只有经过这些步骤，你才能得到可靠和有意义的实证结果。所以，如果你真的想做实证分析，建议还是多花点时间和精力，认真对待每一个步骤。

Stata数据分析秘籍！轻松搞定！ 𐟎ˆ†析Stata：解锁显著性、提供代码、告别中介、免费答疑和免费数据，全方位指导回归模型内生性稳健性经济金融数据分析，时间序列数据、面板数据、空间数据模型指导。 𐟓ˆ 模型探索：涵盖固定效应、随机效应、系统矩GMM法、工具变量法、分位数回归、门槛回归、断点回归、PSMDID、合成控制法等，深入挖掘调节效应、中介效应、岭回归、三因子、主成分分析、空间模型、内生性问题、稳健性等显著性问题。 𐟓Š Step1: 描述性分析，揭示数据的基本统计量、图表呈现、均值、标准差、分布情况、相关系数等，初步洞察变量关系。 𐟓ˆ Step2: 相关性分析，计算变量间的相关系数，探索线性关系，初步筛选影响目标变量的关键变量。 𐟔 Step3: 豪斯曼检验，确定固定效应或随机效应模型，存在固定效应时进行豪斯曼检验，确认模型选择。 𐟓ˆ Step4: 固定效应回归，根据豪斯曼检验结果，进行固定效应模型回归分析，适用于个体异质性研究，控制个体固定效应对目标变量的影响。 𐟔 Step5: 异质性检验，通过交互项回归、分组回归等方法，深入探究不同变量间的异质性效应。 𐟔젓tep6: 机制分析，探索研究模型中的中介效应或调节效应，增强对变量关系的理解。 𐟛᯸ Step7: 稳健性检验，对结果进行稳健性检验，确保模型假设的稳健性，保证研究结论的真实性。 𐟓ˆ 掌握Stata，轻松驾驭数据分析，开启科研探索之旅！

𐟌篸阴天复盘：预答辩心得与秋招态度 𐟓… 在一个阴天的上午，我们组进行了预答辩，现在来复盘一下这次经历。 𐟓Š 首先，关于实证研究的基础问题，老师们主要关注以下几个方面： 1️⃣ 指标测算的合理性：是否按照正确的形式取对数，避免数据出现负值。 2️⃣ 格式问题：表格、图片、章节标题的格式是否一致，字体、大小是否规范。 𐟓ˆ 接着，是比较专业的问题： 1️⃣ 模型与方法的理解：老师会详细询问所使用的模型和方法，如“准自然实验与自然实验的区别”、“动态效应的模拟方法”、“断点回归的设置与适用场景”。 2️⃣ 研究内容的了解：老师会深入了解研究内容，例如“政策措施的具体类型”、“能源用量及变化趋势”、“国外政策措施”等。 3️⃣ 实证结果的合理性：老师会质疑实证结果的合理性，如“回归的R方值是否过小”，并要求提供合理的解释。 𐟎‰ 最后，老师们并没有故意为难，而是提供了许多改进建议。我们组的预答辩顺利通过，只需要稍作修改即可。这真是一个令人开心的日子，可以和好姐妹去享受火锅啦！𐟍𒊊希望看到这篇笔记的朋友们也能顺利通过答辩，加油！𐟒ꀀ

博士研究计划三大误区，避开它们！ 𐟌Ÿ1. 研究问题过于宽泛，缺乏深度。许多人在制定研究计划时，倾向于选择宏大的研究课题，以为这样能吸引导师的注意，增加申博的成功率。然而，这种做法往往适得其反。在人文社科领域，博士阶段的研究需要的是小而深，而不是大而泛。通过研究小问题，你可以锻炼自己的逻辑思维能力，掌握研究方法，为未来的研究打下坚实的基础。如果你连小问题的研究基础都没有打好，那么对大问题的把握又会有多准确呢？如何缩小研究范围？首先，你需要问自己：研究主体是国家、省份、地级市、县份、乡村、社区还是个体？我建议尽量从基层、组织或个体开始研究，这样数据更容易收集，问题切口也更小。 𐟌Ÿ2. 研究方法和研究问题不匹配。你的研究问题和研究方法需要相互匹配。例如，如果你想进行政策评估，那么什么时候使用双重差分、三重差分、多期DID或断点回归都需要根据你的问题和数据来决定。比如，双重差分需要面板数据，但如果你只有截面数据，导师一眼就能看出你的研究基础不够扎实，博士研究计划的评分也会大打折扣。 𐟌Ÿ3. 数据获取难度大。你有一个好的想法和匹配的研究方法，但你的数据获取需要发放1000份调查问卷。这在实际操作中无疑增加了难度。相反，如果你能利用现成的权威数据库，从不同的角度进行挖掘，这样你的可操作性就会很强，博士研究计划的竞争力也会更高。以上是我个人的心得分享，希望对大家有所帮助。看完后记得收藏和点赞哦𐟘€

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