实证研究的因果推断已经是社科研究的大趋势，基于PSM-DID的方法可对政策实施的成效进行客观的量化表征，为解决研究者在应用该方法存在问题及更好的匹配优质期刊的要求，特开发本课程：
1.1课程目标：帮助学员熟练利用Python进行匹配、DID等操作完全研究实证部分
1.2 适合对象：公共政策评估、经管领域需要进行严格因果推断的研究者
1.3 课程特点：
易理解：以社科学术实证需求为导向， 知识点力求通俗易懂，3个案例场景和实战讲解
可复制：提供可重复使用的代码块和案例数据
永久回放：采取腾讯会议直播形式，录播会上线“皮皮侠学院”供学员永久查看
全程答疑：老师会对学员课程相关的问题进行答疑。
PSM-DID实证研究训练营
模块 |
内容 |
课时 |
Part1 处置效应 |
1、接受处置个体的处置效应 2、未接受处置个体的处置效应 3、双重差分（DID） 4、DID文献应用案例1 Minimum wages and employment: A case study of the fast food industry in New Jersey and Pennsylvania |
1.5小时 |
Part2 匹配方法 |
1、最大流和对偶性 2、Ford-Fulkerson方法 3、Edmonds-Karp算法 4、二分图最大匹配 5、倾向得分匹配（PSM） 6、匹配的文献应用案例2 A Propensity Score Matching Analysis of the Effects of Special Education Services |
2.5小时 |
Part3 PSM-DID |
1、PSM-DID操作方法 2、PSM-DID文献应用案例3 Can a carbon trading system promote the transformation of a low-carbon economy under the framework of the porter hypothesis? —Empirical analysis based on the PSM-DID method |
1小时 |
Miroslav
毕业于UW-Madison，全美Top30经济学专业；擅长Python数据分析、计量经济学、图像处理、机器学习；研究方向为Heterogeneous Treatment Effect Estimation
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