• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Проблемы эндогенности в экономико-социологических исследованиях

2020/2021
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс "Проблемы эндогенности в экономико-социологических исследованиях" знакомит студентов со статистическими методами, подходящими для работы в условиях ситуации скоррелированных ошибок и предикторов в регрессионном анализе. Отдельное внимание уделено такому проявлению эндогенности как неоднозначность направления причинно-следственной связи. В результате освоения курса студенты получат навыки диагностики потенциальных источников эндогенности, освоят базовые понятия каузального анализа и научатся корректно применять количественные методы для выявления эффекта воздействия, а также интерпретировать полученные результаты. Курс читается в формате blended learning: слушатели курса работают дополнительно с материалом онлайн-курса "A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data" (University of Pennsylvania). Для успешного освоения материала студенты должны знать основы регрессионного анализа в объеме первых двух тем курса "Panel Data: Analysis and Applications for the Social Sciences", читаемого на первом курсе магистерской программы «Прикладные методы социального анализа рынков».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получить навыки в разработке дизайна количественного исследования, релеватного для работы с эндогенностью. Курс акцентирует внимание на эндогенности, вызванной проблемой обратной причинно-следственной связи.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеет применять метод difference-in-differences, знает ограничения метода, корректно интерпретирует результаты.
  • Умеет применять методы взвешивания для оценки каузального эффекта
  • Умеет применять метод инструментальных переменных, знает ограничения метода
  • Умеет диагностировать потенциальные источники эндогенности в исследовании, знает последствия нарушения экзогенности в регрессионном анализе
  • Знает базовые понятия каузального анализа, умеет формулировать исследовательские вопросы в терминах причинно-следственной связи
  • Знает разницу между экспериментальным и квазиэкспериментальным дизайном, требования к проведению эксперимента для возможности идентификации каузального эффекта
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Проблема эндогенности в регрессионном анализе
    Источники и последствия нарушения условия экзогенности в регрессионном анализе. Проблема пропущенных существенных переменных и ее частные случаи. Примеры эндогенности в экономико-социологических исследованиях: пропущенные переменные, post-treatment bias, ошибки измерения, неоднозначность направления причинно-следственной связи, проблема самоотбора выборки.
  • Обратная причинно-следственная связь как источник эндогенности. Введение в каузальный анализ
    Примеры исследовательских вопросов в количественных исследованиях: формулировка в терминах причинно-следственной связи. Базовые понятия каузального анализа: treatment and outcome variables, treatment assignment, экспериментальная группа и контрольная группа, гипотетические исходы (counterfactuals), средний эффект воздействия, условный средний эффект воздействия, идентификация каузального эффекта. Графическое представление причинно-следственных связей между переменными. Источники смещения в оценке каузального эффекта: collider bias, confounding bias, overcontrol bias.
  • Идентификация каузального эффекта
    Экспериментальный дизайн. Требования к проведению эксперимента для идентификации каузального эффекта. Stable Unit Treatment Value Assumption. Квази-экспериментальный дизайн.
  • Взвешивание для оценки каузального эффекта
    Материал в объеме разделов «Matching and Propensity Scores», «Inverse Probability of Treatment Weighting» онлайн-курса «A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data» (University of Pennsylvania, источник: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality ). До проведения семинаров по указанной теме студенты должны прослушать лекции указанных разделов.
  • Метод инструментальных переменных
    Инструментальные переменные: определение, применение метода; критерии отбора инструментальных переменных. 2-шаговый МНК для получения оценок. Тестирование инструментов. Ограничения метода. Инструментальные переменные при работе с панельными данными.
  • Метод difference-in-differences
    Оценивание эффекта воздействия при работе с панельными данными. Метод difference-in-differences: применение, спецификация модели, интерпретация результатов, визуализация, ограничения метода.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Работа на семинарах
  • неблокирующий Экзаменационная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.25 * Домашние задания + 0.1 * Работа на семинарах + 0.25 * Самостоятельные работы + 0.4 * Экзаменационная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics : An Empiricist’s Companion. Princeton: Princeton University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=329761
  • Felix Elwert. (2013). Graphical Causal Models. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.32FC96F4
  • Imai, K., King, G., & Stuart, E. (2008). Misunderstandings between Experimentalists and Observationalists about Causal Inference. https://doi.org/10.1111/j.1467-985X.2007.00527.x

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Keele, L. (2015). The Statistics of Causal Inference: A View from Political Methodology. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.4DF27A52
  • Rohrer, J. (2017). Thinking Clearly About Correlations and Causation: Graphical Causal Models for Observational Data. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.676EF5C4