oTree—An open-source platform for laboratory, online, and field experiments

OTree 的介紹、文獻引用來源 Chen, Daniel L., Martin Schonger, and Chris Wickens. “oTree—An open-source platform for laboratory, online, and field experiments.” Journal of Behavioral and Experimental Finance 9 (2016): 88-97.  [web]；see also 開放源碼行為實驗平台: oTree; [PDF]

Macroeconomic policy games

Bodenstein, Martin, Luca Guerrieri, and Joe LaBriola. “Macroeconomic policy games.” Journal of Monetary Economics 101 (2019): 64-81. [free-link] To facilitate the study of strategic interactions between policymakers, we develop a toolbox that characterizes the welfare-maximizing cooperative Ramsey policies under full commitment and open-loop Nash games from the timeless perspective. Our algorithm automates the analytical derivation of […]

Moblab 實驗平台

Moblab 這個平台，除了可以在網頁進行實驗，也有手機 app 版本。同樣可以應用在班級教學，可設立 class，或獨立以 session 來執行實驗。但是和 oTree 在 Heroku 平台上執行時一樣要小小的費用。   以下是執行的部份畫面

(quasi)實驗結果的計量模型

==Causal Effects 估計範例== in Angrist and Pischke (2017, JEP, p130-132)，主要提出觀念的是 Dale and Kruger (2002, QJE) 他們想估計美國唸私立大學和唸公立大學的差異，用較明確的因果關係為主的估計法。 Casusal Effect: 在申請入學時，同時接到私大和州大入學許可，但最後後選擇唸私大、或州大的學生為樣本： Yi: 全部的樣本的畢業生所得，可觀察的，其中又分為兩類 Y1i : 第 i 個樣本的「受私校教育後」所得 Y0i : 第 i 個樣本的「受州校教育後」所得 以上兩個，令 Pi: ＝1 if 第 i 個樣本唸私立，＝0 otherwise 唸州立大學 合理的假設是，每個人在受大學教育之前，原本就有一定的能力 Y10 : 第 i 個樣本的原來能力 重點：美國私立大學教學效果，是否來自教學，還是學生的本質。 因為好學生集中去唸名私校，所以畢業後收入高，不見得是私校的努力。這個稱為 selection bias 樣本選擇偏誤。 私校的教學效果 (用大概畢業20年後的 earning 來衡量) […]

Rethinking Marketing and Insights: Behavioral Economics Immersion

source: Executive Education at Yale This three-day program is taught by distinguished faculty fellows of Yale’s Center for Customer Insights (YCCI) who have collaborated with industry leaders to develop a rigorous, hands-on curriculum grounded in a behavioral economics framework that produces results.   Curriculum DAY 1: The Foundations of Behavioral Economics A hidden system of […]