1. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Doubly robust identification for causal panel data models
2. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Synthetic Difference-in-Differences
3. Abhijit,Banerjee 美国 Massachusetts Institute of Technology, MIT 2019诺贝尔经济学奖;2020美国科学院院士 Naive Learning with Uninformed Agents
4. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Potential Outcome and Directed Acyclic Graph Approaches to Causality: Relevance for Empirical Practi..
5. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Identification and Efficiency Bounds for the Average Match Function Under Conditionally Exogenous Ma..
6. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Approximate residual balancing: debiased inference of average treatment effects in high dimensions
7. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Estimating Average Treatment Effects: Supplementary Analyses and Remaining Challenges
8. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 The State of Applied Econometrics: Causality and Policy Evaluation
9. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction
10. Joshua,Angrist 美国 Massachusetts Institute of Technology, MIT 2021诺贝尔经济学奖;2023美国科学院院士 The perils of peer effects
11. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Complementarity and aggregate implications of assortative matching: A nonparametric analysis
12. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Social Networks and the Identification of Peer Effects
13. Guido W,Imbens 美国 Stanford University 2021诺贝尔经济学奖;2022美国科学院院士 Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation
14. Larry,Wasserman 美国 Carnegie Mellon University 2016美国科学院院士 Decorrelated Variable Importance
15. Susan A. Murphy 美国 Harvard University 2016美国科学院院士;2014美国医学院院士 Estimating causal effects with optimization-based methods: A review and empirical comparison
16. Susan Athey 美国 Stanford University 2012美国科学院院士 Synthetic Difference-in-Differences
17. Lawrence F. Katz 美国 Harvard University 2014美国科学院院士 Neighborhoods Matter: Assessing the Evidence for Place Effects
18. Brown, Lawrence David 美国 University of Pennsylvania 1990美国科学院院士 semi-supervised inference: general theory and estimation of means
19. Christakis, Nicholas A. 美国 Yale University 2006美国医学院院士;2024美国科学院院士 Network multipliers and public health
20. Stephen E,Fienberg 美国 Carnegie Mellon University 1999美国科学院院士 Statistical Inference in a Directed Network Model With Covariates