本书的研究目的是识别和估计时间序列数据下宏观经济政策的动态因果效应。文中介绍的所有识别策略在一定的识别条件下都可以看作是一种随机化试验，将潜在结果框架扩展到时间序列数据，重点介绍基于时间序列数据的单方程和多方程（系统）的动态因果推断方法，并分别讨论平稳时间序列数据和非平稳时间序列数据的情况。本书共分为六章：绪论，因果推断理论基础，基于单方程平稳时间序列模型的因果效应评估方法，基于单方程时间序列协整模型的因果效应评估方法，基于SVAR模型的动态因果效应评估方法，基于SVEC模型的动态因果效应评估方法。

孙艳华，天津财经大学经济学系博士，研究方向：计量经济学，曾在各类期刊上发表论文六篇，承担重量省部级项目三项。

本书包括以下章节：因果推断理论基础；基于单方程平稳时间序列模型的因果效应评估方法；基于单方程时间序列协整模型的因果效应评估方法；基于SVAR模型的动态因果效应评估方法；基于SVEC模型的动态因果效应评估方法。基于时间序列数据的动态因果效应评估方法已经成为计量经济学前言研究方向。