01
因果推理导论
什么是因果推理 · 投资为何需要因果 · 相关vs因果 · 辛普森悖论
基础思维
02
潜在结果框架
潜在结果 · 个体/平均处理效应 · 条件ATE · SUTVA
框架核心
03
因果图模型
DAG · d-分离 · 后门/前门准则 · 工具变量
图模型识别
04
随机对照试验
RCT原理 · A/B测试 · 随机化 · 样本量 · 陷阱
实验黄金标准
05
匹配方法
精确匹配 · 倾向得分 · 马氏距离 · 卡钳 · 检验
匹配观察
06
倾向得分方法
倾向得分 · IPW · 分层 · 双重稳健估计
加权PS
07
双重差分法
DID · 平行趋势 · 事件研究 · 三重差分 · 合成控制
面板政策
08
工具变量法
IV定义 · 2SLS · 弱IV检验 · 过度识别 · 投资应用
IV内生性
09
断点回归设计
RDD · 精确/模糊断点 · 带宽 · 假设检验
断点准实验
10
因果森林
随机森林回顾 · 因果树/森林 · 异质性ATE · 变量重要性
机器学习异质性
11
贝叶斯因果推断
贝叶斯定理 · 贝叶斯网络 · MCMC · 结构学习
贝叶斯概率
12
时间序列因果推断
格兰杰因果 · VAR · 脉冲响应 · 因果卷积网络
时序动态
13
事件研究法
事件窗口 · 正常/异常收益 · CAR · 统计检验
事件金融
14
因子投资中的因果推断
Fama-French · 因子归因/复制 · 因子择时因果
因子量化
15
宏观经济事件因果分析
利率 · 通胀 · 地缘政治 · 央行沟通效应
宏观政策
16
公司事件因果分析
财报 · 并购 · 分红 · 管理层变动 · 回购
公司事件
17
行业事件因果分析
行业政策 · 技术颠覆 · 供应链冲击 · 监管
行业周期
18
市场微观结构因果
订单流 · 买卖价差 · 高频交易 · 信息泄露
微观结构
19
行为金融与因果
过度反应 · 处置效应 · 羊群 · 锚定效应
行为心理
20
因果推断中的偏差
选择/混淆偏差 · 测量误差 · 幸存者/发表偏差
偏差诊断
21
敏感性分析
E值 · 边界方法 · 隐变量 · 多重假设校正 · 稳健性
稳健检验
22
中介效应分析
中介变量 · 逐步回归 · Bootstrap · 高维中介
中介机制
23
因果推断与机器学习
因果表示学习 · 反事实预测 · 元学习 · 生成模型
ML前沿
24
投资组合中的因果优化
因果风险分解 · 因子配置 · 动态策略 · 对冲
组合优化
25
自然语言处理与因果
事件抽取 · 因果关系抽取 · 情感因果 · 舆情
NLP文本
26
因果推断软件工具
DoWhy · CausalNex · EconML · CausalML · Python
工具代码
27
实战案例一：政策冲击与行业指数
DID + RDD 分析政策对行业指数的影响
案例DIDRDD
28
实战案例二：财报电话会议情绪
IV + 因果森林 情绪对股价的因果效应
案例IV森林
29
实战案例三：央行意外加息与债券
事件研究 + 合成控制 识别加息对债券收益率影响
案例合成控制
30
因果推断前沿与未来
因果强化学习 · 量子因果 · 因果公平性 · 展望
前沿未来