When treatment locations are as-good-as-random, how do we estimate causal effects on nearby observations? Use counterfactual locations, known ex-ante or predicted via neural nets, and quantify uncertainty based on the quasi-experimental design.
https://t.co/mQ260FVpKd
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ЭКОНОМИКА
Рекомендую, совсем коротко, "Количественную экономику" Джесси Шапиро (https://t.co/yGXnEe8eCD). Любому преподавателю микроэкономики - однозначно нужно. Студентам, которые хотят заниматься микро, будет очень полезно. Тем, кто микроэкономику не слушал, нужно прочитать любой стандартный учебник (например, Гулсби-Сайверсон-Лист или Асемоглу-Лейбсон).
Она такая необычная - я очень удивился, когда её прочитал. В ней очень подробно разбираются пять конкретных ситуаций, самых стандартных из учебника микроэкономики, но упор делается не на теорию, а на понимание того, что можно извлечь из данных. Я это объясняю на своих лекциях по микро - у нас на рисунке есть кривые спроса и предложения, но в данных-то мы видим не кривые, а точки. Какие кривые можно восстановить по точкам? Какие показатели выпуска можно восстановить, если мы знаем часть кривых?
Этот подход к анализу поведения фирм и потребителей в 1950-е развивал Яков Маршак [студентом слушавший лекции Слуцкого в дореволюционном Киеве]. В Чикаго эту традицию потом наследовал Гэри Бэккер. Джесси Шапиро - один из крупнейших экономистов нашего времени, один из создателей целой отрасли в экономической науке - экономики средств массовой информации. Здорово, что он нашёл время написать такой учебник.