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​​​【因果推論春期講習】https://luma.com/d5gzmr97

​講義概要

​本講義は、共通トレンド仮定が成り立たない場合を含め、より一般的な状況下で因果効果を推定するための手法を体系的に学ぶことを目的とする。冒頭では、トレンドの異質性という問題を整理し、デザインベースの因果推論としての合成コントロール法（SCM）と、モデルベースの交互作用効果モデルがどのように同じ課題にアプローチしているのかを概観する。続いて、SCMの基本的なアイディアと設定、重みの計算方法、識別のための仮定を解説し、プラセボ検定による統計的推測の考え方を説明する。中盤では、交互作用効果モデルを取り上げ、その識別仮定と推定方法を整理したうえで、SCMとの理論的関係や推定・検定の対応関係を明確にする。後半では、処置群が複数ある場合のSCMの拡張や縮小推定との関係を紹介する。最後に、デザインベース手法とモデルベース手法の使い分けの基準を示し、実証分析における実践的な指針をまとめる。

​学習ポイント

• ​トレンドの異質性という問題設定と、その克服に向けた考え方

• ​合成コントロール法（SCM）の基本アイディア、設定、識別仮定

• ​交互作用効果モデルの識別仮定と推定方法、SCMとの理論的関係

• ​SCMの拡張（複数処置・縮小推定）

​講義の流れ

​① 異質なトレンドへの対応（5分）

• ​基本的な考え方

• ​因果推論アプローチとしてのSCMとモデルアプローチの交互作用効果モデル

​② 合成コントロール法（30分）

• ​SCMの基本的なアイディア

• ​SCMの基本設定

• ​重みの計算方法

• ​識別のための仮定

• ​プラセボ検定による統計的推測

​③ 交互作用効果モデル（20分）

• ​交互作用効果モデルの基本設定と識別の仮定

• ​推定方法

• ​統計的推測の方法と注意事項

• ​合成コントロール法のとの関係

​⑤ 一般化合成コントロール法 (15分)

• ​交互作用効果モデルによる合成コントロール法

• ​一般化合成コントロール法における統計的推測

​④ 合成コントロール法の拡張（15分）

• ​処置群が複数あるときの合成コントロール法

• ​縮小推定との関係

• ​合成コントロール法の代替手法

​⑥ まとめ（5分）

• ​デザインベースの因果推論とモデルベースの手法の関係

• ​手法選択の基準

• ​分析者のためのチェックリスト
  
  講習終了後に見逃し配信もございます（3か月間）
  併せて学習にご活用ください。

​講師紹介

​​​​奥井 亮（Okui Ryo）

​​東京大学 経済学部 教授

​​京都大学経済学部を卒業後、ペンシルバニア大学にてPhDを取得。香港科技大学助理教授、京都大学経済研究所准教授、上海ニューヨーク大学准教授、ソウル大学経済学部副教授などを経て、2022年より東京大学大学院経済学研究科教授に就任。専門は計量経済学、実験経済学。特にパネルデータ分析を専門とし、経済主体間の異質性を分析するための統計手法の開発に取り組んでいる。その功績により、日本統計学会小川研究奨励賞や日本経済学会中原賞を受賞。書籍『計量経済学』（有斐閣）や、多数の論文を執筆している。

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​​​弊社の講座では、福利厚生の申請等にご利用いただける受講証明書の発行を承っております。柔軟なカスタマイズも可能ですので、ご希望の際はお気軽に申請フォームよりお問い合わせください。
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• ​​​​​​​​お申し込み後、弊社よりZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。​​​​

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