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

​講義概要

​本講義は、因果推論の中核的な手法である操作変数法（Instrumental Variables, IV）を、直観・理論・実装の三層から体系的に理解することを目的とする。前半では、ランダム化実験の限界を踏まえ、なぜIVが必要となるのかを整理し、因果ダイアグラム（DAG）を用いて除外制約および関連性制約の意味を直感的に解説する。中盤では、局所平均処置効果（LATE）の枠組みを導入し、コンプライア・常時処置群・常時非処置群・逆行者という4タイプの個体分類を通じて、IVがどの効果を識別しているのかを説明する。さらに、2段階最小二乗法（2SLS）を推定手法として導入し、LATE定理に基づき2SLS推定量がLATEを識別する条件を整理する。 後半では、弱い操作変数がもたらす推定バイアスや推論の歪みを解説し、代表的な検定方法および弱操作変数にロバストな推定手法を概観する。最後に、実験における不遵守問題や観察研究における代表的なIVデザインを紹介し、理論と実証の接続を具体例を通じて理解する。

​学習ポイント

• ​IVが必要となる理由：ランダム化実験の限界と内生性の問題を理解し、観察データで因果効果を識別するためのIVの役割を説明できる。

• ​IVの識別仮定：DAGを用いて、除外制約と関連性制約の意味を直観的・理論的に理解できる。

• ​LATEの解釈：4タイプの個体分類（コンプライア等）を通じて、IVが識別する因果効果がLATEであることを説明できる。

• ​2SLSとLATE定理：2SLSの仕組みと、その推定量がどの条件下でLATEを識別するかを理解できる。

• ​弱操作変数への対応：弱IVの問題点を把握し、代表的な検定法とロバスト推定手法を概観できる。

​講義の流れ

​① 操作変数法の動機と直感（20分）

• ​実験の限界と観察研究の導入

• ​DAGによる解説

• ​除外制約

• ​関連性制約

​② LATEの導入と識別（25分）

• ​４つのタイプ

• ​LATEの導入

• ​Wald推定量

• ​LATE定理

​③ 2SLS推定量とLATE (15分)

• ​2SLS推定量の導入

• ​一般的な状況化でのLATEの位置づけ

• ​2SLS推定量とLATEの関係

​④ 弱操作変数の問題（10分）

• ​弱い操作変数はなぜ問題なのか？

• ​検出方法

• ​弱操作変数にロバストな統計手法

​⑤ 操作変数法 (IV) の実装例（15分）

• ​実験における不遵守とIV

• ​観察研究におけるIV 

​⑥ まとめ（5分）

• ​IVの利点と問題点

• ​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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