Course website : Causal Inference in Statistics
(숙명여대 통계학과 대학원 2020-1)
(숙명여대 통계학과 대학원 2020-1)
중요 공지사항
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Zoom meeting ID : 746-487-4094 (비밀번호는 슬랙/이메일로 공지)
일반 정보
DISCLAIMER : 본 교과목은 학부-대학원 코드쉐어링 과목임. 학부생 중 수강희망자는 링크를 참조하여 개강 1주차까지 수강승인확인서를 학사팀에 제출하세요.
Course overview
데이터 분석 후 커뮤니케이션 과정에서 통계학자는 연관성을 넘어 인과성에 대한 과학적인 코멘트를 요구받습니다. 본 과목에서는 실험자료 및 비실험자료로부터 인과관계를 주장하기 위한 다양한 가정과 방법론을 소개합니다. 응용으로서 사회과학, 경제학, 보건학, 의학 분야 연구에서의 실적용례를 살펴봅니다.
본 교강사는 본 강좌를 처음 운영합니다. 강의 세부 내용은 학생들의 주요 관심사와 일정에 따라 변경될 수 있습니다.
Overall goals
인과적 효과를 추정하기 위한 가정과 원리를 이해한다.
인과적 효과 추정을 위한 통계적 방법론을 이해하고 실습한다.
주요 역학/사회과학 연구에서의 인과적 추론의 적용례를 이해한다.
요구되는 선수지식 및 경험
수리통계적 해석능력 (수리통계학 I, II)
방법론적 훈련 (회귀분석, 다변량자료분석, 범주형자료분석, 시계열분석, 데이터마이닝 중 3개 이상)
R 프로그래밍 능력 (통계프로그래밍)
의생명통계 병행수강 장려 (time-to-event data 및 longitudinal data가 인과적 추론의 주요 적용대상 중 하나임)
타학과 대학원생은 확률통계 기초지식, 회귀분석, R 프로그래밍의 예습을 권장
강의 운영
강의 시간 : 수 오후 3:00 - 5:50
강의실 : 사회교육관 511호
평가 : 개인발표 (2회) 50점 + 리뷰 리포트 50점
페이지 하단에 별도 안내
교강사
연구실 : 사회교육관 503호
e-mail : ygchoi 앳 sm 닷 ac 닷 kr
Office hours (예약자 우선) : 금요일 오후 1:30 - 4:30
예약 방법 : https://ygchoi.youcanbook.me/
온/오프라인 모두 가능 (온라인 면담 희망시 본인의 Zoom ID나 전화번호를 같이 입력할 것)
교재
주교재 : [HR] Hernán MA, Robins JM (2020). Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC (Free)
부교재 : Roy J, A Crash Course in Causality (Coursera 공개강좌)
강의 진도 & 자료
일러두기 : 첫 수업이라 슬라이드 변경이 잦으므로, 인쇄가 필요하면 가급적 수업 직전 인쇄를 권합니다.
Lecture note : [OneNote]
Part I : Causal identification
[HR] Chap 1. A definition of causal effect [슬라이드] --- 3/18
[HR] Chap 2. Randomized experiments [슬라이드] --- 3/25
참고자료: [인과관계를 찾아서 2]
[HR] Chap 3. Observational studies [슬라이드] --- 3/25
[HR] Chap 4. Effect modification [슬라이드] -- 4/1
[HR] Chap 5. Interaction [슬라이드] -- 4/1
[HR] Chap 6. Graphical representation of causal effects [슬라이드] -- 4/8
[HR] Chap 7. Confounding [슬라이드] --- 4/22
[HR] Chap 8. Selection bias [슬라이드] --- 4/22
Part II : Causal effect estimation
[HR] Chap 11. Why model? (Intro. to causal inference with models) [슬라이드] [영상] --- 5/6
[HR] Chap 12. Inverse probability weighting and marginal structural models [슬라이드] [영상] --- 5/13
[HR] Chap 13. Standardization, doubly robust estimator and the parametric g-formula [슬라이드] [영상] --- 5/20
[HR] Chap 14. G-estimation of structural nested models [슬라이드] [영상] --- 5/27
[HR] Chap 15. Outcome regression, propensity scores, propensity stratification and propensity matching [슬라이드] [영상] --- 6/3
[HR] Chap 16. Instrumental variable estimation [슬라이드] [영상 1/2 2/2] --- 6/10, 6/17
발표 안내 (펼치기)
수업시간에 다루는 인과추론 방법론의 구현과 적용을 주제로 발표
발표 1 - 코드 시연
시연 대상 : 주교재 홈페이지의 Rendered R code
각 수강생은 11장 - 16장 중 한 장씩 시연 (랜덤 배정)
발표 시간 : 중간고사 - 기말고사 사이 수업시간 중 20분 정도
발표 2 - Application paper review
아래 리스트는 인과추론의 주요 테크닉을 도메인 연구에 적용한 논문들임. 이 중 자유로이 하나를 선정하여 리뷰
리뷰는 다음 내용을 포함
(1) Background - 이 논문이 탐구하려는 연구질문은 무엇인지
(2) Data - 논문에서 이용하는 데이터 소개 (출처는 어디인지, 어떻게 수집하였는지, covariate / treatment / outcome ... 들로 어떤 변수가 사용되는지)
(3) Method - 결과를 얻기 위하여 수업시간에 배운 방법 중 어떤 방법(들)을 데이터에 적용하였는지
방법론을 적용하기 위하여 필요한 가정들은 논문에서 어떤식으로 정당화 하였는지
(4) Results - 주요 결과 요약
(5) Discussion - 발표자가 생각하는 논문의 의의, 한계, 논리적 취약점 등
발표 시간 : 중간고사 - 기말고사 사이 수업시간 중 20분 정도
Application paper list (펼치기)
때때로 업데이트 예정입니다. 논문 목록은 Arnaud Maure (Duke Econ883-03) Yixing Xu (UCSD POLI 273)의 강의 커리큘럼 및 도영경의 연구를 참조하였습니다. 간단한 Note가 첨부된 논문들은 한진현 (UCSD 경제학전공 박사과정)의 코멘트입니다.
Experiments (Randomized experiments or natural experiments)
Bernstein, S., Giroud, X., & Townsend, R. R. (2016). The impact of venture capital monitoring. The Journal of Finance, 71(4), 1591-1622.
벤처 기업과 그 기업에 투자하는 벤처 캐피탈이 위치한 도시 사이에 직항 항공편이 생겼을 때, 이 변화가 두 기업과는 상관없는 exogenous한 변화라는 논리와 함께 이제 두 회사가 가까워진 것이니 monitoring cost가 감소, 벤처 캐피탈이 투자하는 기업에 보다 경영 참여가 가능해져 그 투자받은 기업의 성과가 상승.
Chattopadhyay, R., & Duflo, E. (2004). Women as policy makers: Evidence from a randomized policy experiment in India. Econometrica, 72(5), 1409-1443.
(장서인) Do, Y. K. (2019). Causal Effect of Sleep Duration on Body Weight in Adolescents: A Population-based Study Using a Natural Experiment. Epidemiology (Cambridge, Mass.), 30(6), 876.
(이효령) Giuliano, P., & Spilimbergo, A. (2014). Growing up in a Recession. Review of Economic Studies, 81(2), 787-817.
개인이 어렸을 때 recession을 겪으면 정치성향이 진보쪽으로 기운다는 연구.
(이승환) Kim, E. H. W., Lee, C., & Do, Y. K. (2019). The effect of adult children’s working hours on visits to elderly parents: A natural experiment in Korea. Population Research and Policy Review, 38(1), 53-72.
Klawitter, M. M., & Flatt, V. (1998). The effects of state and local antidiscrimination policies on earnings for gays and lesbians. Journal of Policy Analysis and Management: The Journal of the Association for Public Policy Analysis and Management, 17(4), 658-686.
Malmendier, U., & Nagel, S. (2011). Depression babies: do macroeconomic experiences affect risk taking?. The Quarterly Journal of Economics, 126(1), 373-416.
주식시장 수익률이 낮음을 경험한 사람은 주식시장 참여율이 낮아진다는 연구 (risk attitude에 대한 유명한 연구 중 하나).
Propensity scores
Faccio, M., Marchica, M. T., & Mura, R. (2016). CEO gender, corporate risk-taking, and the efficiency of capital allocation. Journal of Corporate Finance, 39, 193-209.
한 기업이 여성 CEO를 가질 확률을 estimate 한 뒤 이 확률이 비슷하면서 남성 CEO를 가진 기업과 비교. Matching 방법도 같이 사용.
Rubin, D. B. (2001). Using propensity scores to help design observational studies: application to the tobacco litigation. Health Services and Outcomes Research Methodology, 2(3-4), 169-188.
Blattman, C. (2009). From violence to voting: War and political participation in Uganda. American political Science review, 103(2), 231-247.
Matching
Acharya, V., & Xu, Z. (2017). Financial dependence and innovation: The case of public versus private firms. Journal of Financial Economics, 124(2), 223-243.
사기업/공기업 중 비슷한들 기업을 짝지어서, 비상장기업 -> 상장기업으로 변한 경우 혁신의 innovation에 대한 treatment effect를 계산.
Eggers, A. C., & Hainmueller, J. (2009). MPs for sale? Returns to office in postwar British politics. American Political Science Review, 103(4), 513-533.
(이지영) Gilligan, M. J., & Sergenti, E. J. (2008). Do UN interventions cause peace? Using matching to improve causal inference. Quarterly Journal of Political Science, 3(2), 89-122.
Instrumental variable
(노혜림) Bald, A., Chyn, E., Hastings, J. S., & Machelett, M. (2019). The Causal Impact of Removing Children from Abusive and Neglectful Homes (No. w25419). National Bureau of Economic Research.
아이가 집에서 학대당하거나 방치되고 있는지를, 조사하는 조사관의 아이를 가족에게 떼어놓으려는 성향을 instrumental variable로 잡아서, 아이가 실제로 가족에게 분리되었을 때의 효과를 추정
Bernstein, S. (2015). Does going public affect innovation?. The Journal of Finance, 70(4), 1365-1403.
한 기업이 상장하느냐 비상장 상태 그대로 있느냐는 선택이, 그 상장 준비 시 NASDAQ 지수의 변동에 영향을 받음을 이용해, 기업이 상장했을 때의 causal effect on innovation을 추정
Carneiro, P., & Lee, S. (2009). Estimating distributions of potential outcomes using local instrumental variables with an application to changes in college enrollment and wage inequality. Journal of Econometrics, 149(2), 191-208.
Di Giuli, A., & Kostovetsky, L. (2014). Are red or blue companies more likely to go green? Politics and corporate social responsibility. Journal of Financial Economics, 111(1), 158-180.
기업 사회적 책임 (CSR)에 대한 논문. 기업 지도자가 민주당이거나 민주당이 이기는 주에 headquarter가 있으면 기업의 사회 책임 평가가 높다 함 (실제 기업가치엔 도움이 안된다는 결과와 함께). CSR을 추구하는 기업이 민주당 쪽 지도자를 편향되게 뽑는 selection bias가 있을 수 있는데, 이를 보강하기 위한 instrumental variable로 "기업 창업주가 대학교 입학 시 그 state의 voting pattern"을 사용
(조윤상) Do, Y. K., & Malhotra, C. (2012). The effect of coresidence with an adult child on depressive symptoms among older widowed women in South Korea: an instrumental variables estimation. Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 67(3), 384-391.
Iyer, L. (2010). Direct versus indirect colonial rule in India: Long-term consequences. The Review of Economics and Statistics, 92(4), 693-713.