📊 Позавчера начался NBER Summer Institute — это ежегодная конференция, одно из самых значимых и авторитетных событий в области экономических исследований, собирающее ведущих учёных и экспертов из разных направлений экономики (в этом году конференция содержит более 35 направлений). В этом году она проходит с 7 по 25 июля

Мы хотели бы обратить ваше внимание на две секции, связанные с анализом данных и причинностью (24 июля - save the date) 📅

↔️ Methods Lecture: Uncovering Causal Mechanisms

🟤Mediation Analysis: Identifying Mechanisms Underlying Treatment Effects on Primary Outcomes (Kosuke Imai, Harvard University)
Раскрывает современные методы медиаторного анализа: как оценивать, через какие механизмы интервенции влияют на исход. Ключевой акцент — на идентификационные допущения и анализ чувствительности

🟤Surrogate Indices: Identifying Treatment Effects on Primary Outcomes Using Mediators (Raj Chetty, Harvard University and NBER) [мы писали об этом исследовании тут]
Показывает, как использовать суррогатные переменные и агрегирующие медиаторы для оценки эффектов, когда главные исходы пока не наблюдаемы

Трансляции и записи лекций можно будет посмотреть на YouTube

↔️ Frontier Econometric Methods

🟤Testing Mechanisms (Soonwoo Kwon, Jonathan Roth, Brown University)
Методы эмпирического тестирования механизмов эффектов воздействия: как убедиться, что интервенция действует именно через заявленный канал
Дискутант: Ismael Mourifié, Washington University in St. Louis and NBER

🟤Program Evaluation with Remotely Sensed Outcomes (Ashesh Rambachan, MIT; Rahul Singh, Davide Viviano, Harvard University)
Использование спутниковых данных и данных мобильных операторов в качестве исходов для оценки программ в труднодоступных регионах (экология, агросектор и др.)
Дискутант: Seema Jayachandran, Princeton and NBER

🟤Causal Inference on Outcomes Learned from Text (Iman Modarressi, Cambridge; Jann Spiess, Amar Venugopal, Stanford) [мы писали об этом исследовании тут]
Методы оценки причинного эффекта на текстовые переменные, извлечённые с помощью NLP (например, отзывы, протоколы заседаний и др.)
Дискутант: Jesse M. Shapiro, Harvard and NBER

🟤Identification of Long-Term Treatment Effects via Temporal Links, Observational, and Experimental Data (Filip Obradovic, UCLA)
Предлагается метод для объединения краткосрочных экспериментальных и долгосрочных наблюдаемых данных для оценки эффекта во времени
Дискутант: Susan Athey, Stanford and NBER

🟤Investigating Instruments with Meta-Regressions (Aaron Pancost, UT Austin; Garrett Schaller, Colorado State University)
Новый способ оценки качества инструментов через мета-регрессии, обобщающий информацию из разных исследований
Дискутант: Isaiah Andrews, MIT and NBER

🟤Estimating Demand with Recentered Instruments (Kirill Borusyak, UC Berkeley and NBER; Mauricio Caceres Bravo, Peter Hull, Brown and NBER)
Разработка рецентрированных инструментов для оценки спроса в моделях с дифференцированными продуктами — актуально для IO и маркетинговых исследований
Дискутант: Steven T. Berry, Yale and NBER

#канал_зовёт
@causal_channel