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CLIP算是在跨模态训练无监督中的开创性工作，本文详细解析了CLIP模型，从整体架构到具体实验结果，深入探讨了其在预训练、零样本学习、表示学习以及泛化能力等方面的表现。论文首先介绍了CLIP的整体架构和预训练过程，随后分析了在大范围数据集上的实验结果及其在few-shot和zero-shot任务中的表现对比。进一步讨论了CLIP模型学习的表示与人类对比的结果，并探究了其局限性和存在的不足之处。
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双重差分模型（DID）
本文介绍双重差分模型（DID）的基本思想及其应用。首先，解释DID的基本概念和模型构建方法，强调其用于评估政策或处理效应的有效性。然后，讨论数据前提及稳健性检验的重要性，包括共同趋势（CT）检验和安慰剂检验，确保模型的可靠性。接着，提供了Stata中的DID估计示例，并详细介绍了如何进行平行趋势检验和安慰剂检验，以验证模型的假设和结果。
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【计量经济学】工具变量估计与两阶段最小二乘法
本文介绍工具变量估计和两阶段最小二乘法（2SLS）。首先讲解工具变量估计和IV估计量，如何用IV估计法进行统计推断，并通过实际例子说明，如估计已婚女性和男性的教育回报。讨论二值工具变量和弱工具问题，IV中的$R^2$及多元回归模型的IV估计。进一步介绍两阶段最小二乘法，包括职业女性教育回报的实例，多个内生解释变量的处理及内生性检验。最后，探讨过度识别约束检验和2SLS在面板数据中的应用。
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【计量经济学】固定效应、随机效应、相关随机效应
本文介绍固定效应、随机效应和相关随机效应模型。首先讲解固定效应模型及其假设，通过工作培训与废弃率的例子和虚拟变量回归进行说明，并比较固定效应(FE)与一阶差分(FD)方法。接着讨论随机效应模型，解释θ的取值范围并举工资方程的例子。比较随机效应(RE)与固定效应(FE)的异同。最后，介绍相关随机效应模型，并讨论如何将上述方法应用于截面数据。
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【计量经济学】异方差性
本文探讨了异方差性及其对OLS估计的影响。首先分析异方差对OLS造成的影响，并介绍异方差稳健推断及一个有效估计量。讨论多元回归中的有效估计量和异方差稳健标准误的适用情况，包括异方差稳健的F统计量和LM统计量。介绍了布罗施-帕甘和怀特异方差检验方法及其步骤，总结了如何通过加权最小二乘法（WLS）纠正异方差性。还探讨了误设异方差模型与OLS模型的优劣比较，线性概率模型中的异方差问题，以及使用WLS估计LPM的方法和总结。
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中介效应分析-方法和模型发展
这篇文章探讨了中介效应分析的方法和模型发展。首先介绍了检验中介效应的流程，包括直接效应、间接效应和总效应的概念。文章进一步讨论了完全中介与部分中介的区别，并提供了应用于Stata的代码示例，以展示如何实施这些分析。
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蒙代尔-弗莱明模型
这篇文章详细探讨了蒙代尔-弗莱明模型，分析了不同资本流动性和汇率制度下的经济行为。首先介绍了资本完全流动情况下的固定汇率制度和浮动汇率制，分别讨论了其对经济的影响。接着分析资本完全不流动时，固定汇率和浮动汇率制度下的经济反应。 文章进一步探讨了资本不完全流动的情况，分为资本账户（KA）主导和经常账户（CA）主导两种情形。对于KA主导（BP斜率小）的情形，分别介绍了固定汇率和浮动汇率制度下的经济表现。同样，对于CA主导（BP斜率大）的情况，也分别分析了固定汇率和浮动汇率制度下的经济影响。
宏观经济学25讲
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【计量经济学】模型设定问题
本文简要讨论了经济学模型设定中的关键问题及检验方法。首先介绍了函数误设及RESET检验在模型中的应用。讨论了构建综合模型、代理变量的选择和随机斜率模型的特征与应用。涵盖了测量误差对OLS估计的影响及CEV经典变量误差模型。最后讨论了数据缺失、遗漏数据的估计方法以及外生和内生样本选择的问题。
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偏最小二乘回归(PLS)
这篇文章介绍了偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）的适用场景、基本原理和计算步骤。PLS回归适用于自变量多重共线性或样本数少于自变量数的情况。文章详细讲解了标准化数据、计算协方差矩阵、提取潜在变量和构建回归模型的四个步骤。还介绍了交叉有效性检验用于评估模型的预测能力。最后，通过Python代码示例展示了PLS回归的具体实现方法，全面展示了PLS回归的应用及其在解决多重共线性问题中的优势。
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【计量经济学】虚拟变量
本文讨论虚拟变量在统计分析中的应用。首先介绍了对定性信息的描述，分析只有一个虚拟变量时的情形及其系数的解释和作用效果，例如检验工资中的性别歧视。当因变量为对数形式时，虚拟变量的解释会有所不同。进一步探讨多个虚拟变量的情形及其系数的解释，并使用虚拟变量包含序数信息。虚拟变量还可以与其他变量交互使用，以检验不同组之间回归函数的差别，例如使用邹至庄检验进行改进。
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