合成双重差分法DID的视频和Slides

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一则关于合成双重差分法DID的讲座，主讲人为Susan Athey（毫无意外！她当选2022美国经济学会主席！经济学热点要变了！），里面介绍了合成DID的原理以及现实应用。后面，我们会对这一方法进行解读，并用软件执行使用该方法的示例，加深各位学者对Synthetic difference in difference的理解。

SUSAN C. ATHEY,  斯坦福大学商学院科技经济学教授，老公就是2021年诺贝尔经济学奖得主Guido Imbens，1.2021年诺贝尔经济学奖: 表彰David Card对劳动经济学和和Angrist和Imbens对因果推断的贡献，2.2021年诺贝尔经济学奖获得者学术贡献10000字长文，3.精彩! 三位诺奖获得者“因果推断”Lectures的精彩视频, 信息含量极大的世纪演讲！

关于Susan，1.机器学习和经济学, 技术革命正在改变经济社会和学术研究，2.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道，3.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇，4.AEA公布2017-19年度最受关注的十大研究话题, 给你的选题方向！5.Athey&Imbens: 随机实验的计量经济学，6.JOE 2021年(诺奖得主)最新: 当处理时间变化时双重差分法方法的使用DID，7.应用计量经济学现状: 因果推断与政策评估最全综述，8.斯坦福, 伯克利和MIT对三位经济学诺奖得主人生(伉俪)事迹的全面报道，9.经济学博士在BATJ公司有啥用呢? 难不成比IT程序员还有能耐，10.机器学习方法出现在AER, JPE, QJE等顶刊上了！11.ECM主编: 潜在结果和有向无环图在因果推断实证研究中的应用权威讲解，12.美国经济评论的导师阅读清单，篇篇都是经典，13.弄懂政策评估计量方法, 计量大师给博士生甩出了一份论文单！

Susan Athey的讲座视频如下：

紧接着就是一份关于合成双重差分法DID的slides，里面介绍了合成DID的原理以及现实应用，也是由Susan Athey完成。

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另外一份关于合成双重差分法DID的slides，里面介绍了合成DID的原理以及R软件中的应用，在R软件中程序为synthdid，里面有详细的documentation。

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关于因果推断，可参看①关于各种因果识别方法的120份经典实证文献汇总”，②哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code，③因果推断的统计方法总结, 177份文献，④政策评估的计量方法综述, 包括最新因果推断方法，⑤在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体文献，⑥看完顶级期刊文章后, 整理了内生性处理小册子，⑤工具变量精辟解释, 保证你一辈子都忘不了，⑦DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，⑧关于双重差分法DID的32篇精选Articles专辑！⑨关于(模糊)断点回归设计的100篇精选Articles专辑！⑩匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章等，⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题等。

合成控制法SCM1.合成控制法创始人如何用SCM做实证呢？这些规定动作一个都不能少！2.关于合成控制法SCM的33篇精选Articles专辑！小组惊动了阿里巴巴！3.再谈合成控制法SCM, 帮你寻找因果推断控制组，4.最新: 运用机器学习和合成控制法研究武汉封城对空气污染和健康的影响!5.合成控制法与HCW方法, 谁能够走得更远？6.广义合成控制法gsynth, Stata运行程序release，7.广义合成控制法gsynth, 基于交互固定效应的因果推断，8.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，9.合成控制法什么鬼? 因果推断的前沿方法指南，10.用回归控制法HCW(附程序和数据)评估各国经济刺激计划的影响, 真是一个好主意！11.计量院士为你讲解回归控制法HCW的操作, 并配上自己写的一篇范文！12.HCW面板数据政策评估方法, panel数据构造对照组，13.断点回归RD和合成控制法SCM免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 有必要认真研究学习！14.中文刊上用断点回归RDD和合成控制法SCM的实证文章有哪些？不看至少需要收藏一下！15.用合成控制法, 机器学习和面板数据模型开展政策评估的论文！16.分享一篇使用合成控制法SCM进行实证研究的文章的代码

关于因果推断书籍：①哈佛大学新修订完成的因果推断经典大作免费下载！附数据和code！②图灵奖得主Pearl的因果推断新科学, Why?③计量课程免费开放！面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用（慕课上有不少免费课程，建议年轻学者好好使用），④你应该阅读哪本因果推断书籍: 一份进阶流程图和简短书评列表。

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