RD(2)
bin和帶寬
1/帶寬=bin個數
一個點是一個
bin，bin是一個帶寬內的均值（一個帶寬取一個均值，這個均值就是bin）bin越多，帶寬越小，bias越小（因為越能找到兩個很接近的點），但會損失估計精度，即標準差越大，（因為可觀測的樣本量會很小）
帶寬越大，bin越少（極端情況只有兩個點bin，兩個點相減就是你的估計效應），紅線越陡峭，偏差bias越大，懲罰越大
1/帶寬=bin個數
- F檢驗，檢驗y會不會與bin相關（bin test）:
bin的虛擬變量是否會與y相關
聯合F檢驗，原假設：bin的系數為0
帶寬足夠小的情況下，bin的位置與y的取值的關系類似白噪聲，無關
- Regression檢驗：
bin與x的交互項：y和x的關系不受到bin的影響
帶寬
樣本量越大，帶寬就可以選得越小
CV:在一個帶寬內去掉一些點做回歸，找到使其殘差最小、擬合最好的帶寬
協變量檢驗
似不相關回歸（陳強書）
公共經濟專題
A卷：
26頁 為什么要做這個檢驗，表11在做什么，擔憂什么，有沒有緩解他的擔憂（隨機分配的安慰劑
分布在尾端說明了什么，好壞（紅線表明真實的）
表11在干什么，課程改革前y有沒有時間趨勢，有時間趨勢的話就會干擾，
有時間趨勢的話，課改前時間長短會影響我的結果，課改前時間段很小的情況下就會干擾到我的結果，
T-2和T-1比，T-3和T-1比，安慰劑檢驗
不顯著說明沒有顯著差異，就是沒有時間趨勢（解決樣本選擇偏差的問題）
T-1和T比，顯著，和若干前比的結果是一樣的
有時間趨勢，而DID只能選一年作為對照組，會對照組影響均值，對照組時間段的選擇會
影響y，每期均值無差異才是內部有效的。y是一個截面，不能做平行趨勢假設。
擠泡沫：
- 樣本選擇偏差
- 隨機性誤差
圖擠隨機性誤差的泡沫，安慰劑，隨機分配改革時間點，看真實的分布是否在尾端，
若是則我的結果不是一個隨機性誤差。（尾端很特殊）
B卷：
擁擠的馬路，產品的屬性變不變，公共品等量不等價，只要量不變，市場需求曲線都是個人的
向上疊加，是公共品，水平疊加是私人品
鋼琴演唱會 售一樣的票
是不是帕累托最優（不是，因為邊際用值不等，讓量波動起來
，不停地聽演唱會，量增加到邊際用值相等時。
筆試：80分
為什么是局部隨機PSM書 RDpaper
復制：20分
