这本书的作者注定很会操作,爱他的人超多,但我相信,和我一样对这本书极其不肖的也大有人在……
当年年轻无知,上了门类似APPLIED ECONOMETRIC的课,教材就是这本……看了AMAZON上的评语,一心满心期待,书拿到之后,几个晚上就翻了一遍(作为计量的教材书来说,这本太不严肃了啊……)全书使劲传销的,无非那套DID, ATT,ATE,NATURAL EXPERIMENT的思想……
这个思想本身很靠谱啊,PANEL DATA的WITHIN GROUP 和BTW GROUP基本也是这个意思啊,但是MHE里对这种思想的处理,实在……实在是太……“浪漫”了(其实我更想用一个“浪”字)……纵观全书,所有模型全部是靠OLS来处理的……(这有什么错么?OK,我提示下,LINEAR PROB MODELS?还OLS啊?)IV是思想,ITEREATED PROJECTION是解决问题的思路,但是绝对不是可以被随便滥用的……
全书没有任何严谨的关于技术细节的讨论,就在谈作者的看似很云淡风清的IDEA,或者INTUITION……连QUANTILE这样的非参技术都随便调戏(是,STATA之类的傻瓜软件可以作出结果,可是,多少读者知道自己在做什么?)
ATT,ATE之类的思路,PANEL DATA效果完全一样,而且基于ASYMPTOTIC THEORY, 很多结果直接可以得到来自数学的支撑,框架也是完全OPEN的,甚至做CHIAO所描述的VARIED COEFF也不是不可能的……为啥没人追捧BALGADI? (答案人人都心知肚明……)
最后推荐篇小文,C.SIMS(这人是谁?哈哈,好问题,加一百分!然后洗洗准备睡吧……)的"COMMENT ON ANGRIST AND PISCHKE" ,说出了所有理论计量人的心声……
PS.我通常不给我不喜欢的书写书评,MHE算特例吧,因为它曾经那样地恶心了我……
经典OLS是定义在Hilbert Space上的,广义的IV方法可以通过迭代映射从别的(甚至是稀奇古怪的)空间投影下来再做……不能光看目标函数最大或最小化,举个最简单的例子就是LAD了,它也是特殊形式的QUANTILE啊,可它是定义在什么空间上的?
PS,QUANTILE当然可以用非参做!只是拜托不要遇见什么名词后面都加个REGRESSION……(这个角度就证明了这书多害人了)。统计性质在哪里?数学性质在哪里?
FINALLY,反正我对这本书已然持这观点了,为这多说话都是浪费时间了……爱咋咋地……
恩恩,而且最要命的是,MIT手里还有本顶级的QJE,QJE的影响使他们的口味严重干扰了研究趋势……好在不是所有计量TOPIC都能这么做,不然真要是吾谁与归了………
PS,查了下,MIT貌似现在做传统意义上计量的,貌似只有W. Newey一个了,不知道他的日子好不好过,哈哈