报告题目：因果推断框架下的线性回归模型设计

报告人:李科(湖南师范大学数学与统计学院，教授，博导)

报告时间:2021年7月7日星期三上午9:00-10:30

报告地点:数学楼145报告厅

报告简介:

探求事物的原因，是人类永恒的精神活动之一。过去五十年中，统计学最重要的八个想法中，排名第一的就是因果推断。统计因果推断语言已经深入到几乎所有应用领域。我们将回顾被称为“哥白尼式革命”的耶日• 内曼（1923）的“潜在结果”模型，并基于鲁宾的潜在结果分析框架推出因果推断的核心假设。在经济实证分析中，90%以上的文献采用的是线性回归模型。我们将讨论在线性回归模型设定下，因果推断成立的条件及其识别问题。重要的是，在因果推断框架下，详细讨论经典线性回归模型中无混淆分派下的控制策略；进而，基于一个简单的例子，讨论回归模型和匹配模型的异同、在什么情况下需要引入面板数据模型和工具变量回归，内生选择偏差的实质及其识别策略。此外，我们还将探讨在外生政策冲击下的因果识别策略（DID和RD）、内生政策冲击下的识别策略（Bunching）。最后，通过几篇文献的模型设计选讲说明因果推断框架下线性回归模型的设计策略。本讲座旨在构建起经典计量经济学模型与因果推断分析的桥梁，从而为经典计量经济分析提供一个完整的因果推断分析框架。

报告人简介：

李科，数量经济学博士、湖南师范大学数学与统计学院教授、博士生导师。2015年以来，主持了包括国家自然科学基金面上项目等各类项目10余项；以第一作者或通讯作者在Applied Energy、China Economic Review、Energy Economics、Energy Policy、Journal of Environmental Management、World Development、The Energy Journal等国际顶级/重要SCI、SSCI期刊发表学术论文50多篇；单篇论文最高被引300多次；入选2020年度全球前2%科学家榜单（环境科学领域）；2020年爱思唯尔中国高被引学者等。