更精准地分析政策效果的“秘密武器”: 机器学习双重差分法(MLDID)

文章预览

凡是搞计量经济的，都关注这个号了 邮箱： econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论 丛的code程序 , 宏微观 数据库和各种软 件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问 . 接着 “1. 双重机器学习DML用途, 步骤, 优势, 示例和代码等完整方法, 不信你还不懂, 附code.  2. 一次性讲清楚! HonestDiD, 相对幅度约束和平滑性限制的区别与联系, 示例和代码都有. ” 计量经济学方法真的是层出不穷，进展非常快。当你还没有了解清楚机器学习和DID时，更精准地分析政策效果的“秘密武器”：机器学习双重差分法(MLDID)已经出现了。 为了更深入地了解政策实施效果， 这篇文章 “Machine Learning for Staggered Difference-in-Differences and Dynamic Treatment Effect Heterogeneity” 结合并扩展了两种最新的“非参数双重差分法(DID)”。作者还引入了强大的机器学习技术，目的是更精细地研 ………………………………