Mostly Harmless Econometrics (eBook)

An Empiricist's Companion
eBook Download: EPUB
2008
392 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-1-4008-2982-8 (ISBN)

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Mostly Harmless Econometrics -  Joshua D. Angrist,  Jorn-Steffen Pischke
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From Joshua Angrist, winner of the Nobel Prize in Economics, and Jorn-Steffen Pischke, an irreverent guide to the essentials of econometricsThe core methods in today's econometric toolkit are linear regression for statistical control, instrumental variables methods for the analysis of natural experiments, and differences-in-differences methods that exploit policy changes. In the modern experimentalist paradigm, these techniques address clear causal questions such as: Do smaller classes increase learning? Should wife batterers be arrested? How much does education raise wages? Mostly Harmless Econometrics shows how the basic tools of applied econometrics allow the data to speak.In addition to econometric essentials, Mostly Harmless Econometrics covers important new extensionsregression-discontinuity designs and quantile regressionas well as how to get standard errors right. Joshua Angrist and Jorn-Steffen Pischke explain why fancier econometric techniques are typically unnecessary and even dangerous. The applied econometric methods emphasized in this book are easy to use and relevant for many areas of contemporary social science.An irreverent review of econometric essentialsA focus on tools that applied researchers use mostChapters on regression-discontinuity designs, quantile regression, and standard errorsMany empirical examplesA clear and concise resource with wide applications

Joshua D. Angrist is professor of economics at the Massachusetts Institute of Technology. Jörn-Steffen Pischke is professor of economics at the London School of Economics and Political Science.

Zusatzinfo 25 b/w illus. 26 tables.
Verlagsort Princeton
Sprache englisch
Themenwelt Wirtschaft Volkswirtschaftslehre Ökonometrie
Schlagworte absolute value • Addition • Additive model • Approximation • Asymptotic Distribution • autocorrelation • average treatment effect • Bias of an estimator • Calculation • causal inference • class size • coefficient • combination • conditional expectation • Conditional independence • Conditional variance • Consistent estimator • continuous function • Control variable • Convergence of random variables • Covariance matrix • Covariate • data set • Degrees of freedom (statistics) • Delta method • descriptive statistics • Division by zero • Draft lottery (1969) • Dummy variable (statistics) • Econometrics • Empirical distribution function • Equation • Errors and residuals • Error Term • Estimand • estimation • Estimator • expected value • Explained variation • Finite difference • health insurance • Heteroscedasticity • Human Capital • inference • instrumental variable • Least Squares • Likelihood Function • Limited dependent variable • linear regression • Marginal distribution • minimum wage • natural experiment • Normal distribution • Observational error • Ordinary Least Squares • Outcome (probability) • Panel Data • Parameter • parametric model • Percentage point • Prediction • Princeton University Press • Probability • probit • Probit Model • Proportionality (mathematics) • Quantile • Quantile Regression • Quantity • Quasi-Experiment • Random assignment • Random Effects Model • Randomized experiment • Random Variable • Regression Analysis • regression discontinuity design • result • Sample Size • Sampling (Statistics) • Saturated model • Selection bias • Sign (mathematics) • Special case • standard deviation • standard error • Stata • Statistical hypothesis testing • Statistical Inference • Test score • Textbook • Theorem • theory • Unemployment • Unit of observation • Variable (mathematics) • Variance • Weighted arithmetic mean • Weight function • weighting • year
ISBN-10 1-4008-2982-8 / 1400829828
ISBN-13 978-1-4008-2982-8 / 9781400829828
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