因果推断实用计量方法

极为适合入门，小白看了都可以读懂12-06

准备面试需要，花了两天时间快速过了一遍。了解了啥是啥，消化了60%。后面有时间补点概率论和线代的内容再回来重刷吧。写的很好，有原理有推理过程。10-29

(⊙o⊙) （但为什么好似 比如 计量金融学、心理和教育学、机器学习等领域 的定量方法的教学话语 各自不太一样10-14

确实很符合9.9评分，很好的因果推断入门。08-06

和赵西亮那一本配合起来，基本上因果推断算是正式入门了，不那么皓首穷经搞学究那是完全够用了04-28

通俗易懂，新手入门极佳。但要真正融会贯通还要花费不少心力。学习要与研究相结合呀。12-11

从学习计量经济学的角度来说，最为精彩的在于1.2.3.8.9.10章，特别是固定效应、双重差分和工具变量这三章阅读起来令人神清气爽、畅快淋漓，其他几章尤其是5.6.11就有些相形见绌（当然极大可能是我太菜了）；因为没有附带相关数据，所以不建议用此书学习stata，建议此书与习明明《傻瓜计量经济学与Stata应用》搭配阅读，一本理论，一本实操，取长补短，相得益彰！10-29

作为一本教材，它无疑是合格的，作为一本中文因果推断教材，它绝对是优秀的。你所需要的只是那么一点点数学和统计的底子罢了。09-23

写的很清晰，读起来没有卡顿，就是没有把数据打包提供给读者，需要自己一个一个下05-26

以案例的形式，完整的介绍了各种计量方法，这些方法也都是基于Rubin的潜在因果模型这个大框架的。公式推导，直观解释都非常完美11-15

写得非常好，当时把这本书带去瑞幸读的。非常非常喜欢，可惜笔记都留在书上没带来02-07

优点：这本书可读性比赵西亮（2017）要更好，而且多了 Heckman 两步法。缺点：LATE 定理没有写好。邱嘉平（2020）和 Angrist & Pischke (2008) 这两本对实证研究足够了。至于 GMM 之类的，可以用补 Hansen(2021) 或者 Hayashi (2001) 。不过，有时间的话这本书和赵西亮（2017）的放一起读可能真的效果更好，正好分别从 RCM (Rubin 1978) 和因果图 (Pearl 2010) 来讲，补一篇 Pearl (2009) 证明 RCM 和因果图等价的论文，差不多因果推断能大成。很少见到那么照顾可读性的书了，我对国内教材未来发展充满期望。p.s. 必须吐槽 cluster 翻译成集群！04-06

这本书可以看作是对mhe的一个解读，写得挺好的。研二在读，写一点零基础同学计量的阅读次序供参考：angrist《精通计量》，初步了解实证方法；angrist 《mostly harmless econometrics》硕士阶段有上一本中文铺垫过了所以这本建议读英文，翻译的不太行；《因果推断实用计量方法》，看MHE看不懂的时候来这本书找找解读；洪永淼《advanced econometrics》，搭配b站视频，这本必读；陈强《高级计量经济学及stata应用》学点stata。中间那三本没有先后顺序之分，穿插阅读效果更佳，或者把洪永淼那本放在最前。10-27