逆天! AI可帮你搜工具变量IV, 回归和DID中控制变量, RDD中的驱动变量, 效率高准确性好强悍！

主要观点总结

本文主要介绍大型语言模型（LLM）在计量经济学中的创新应用，包括寻找工具变量、叙述和反事实推理等。通过构建有效的提示，引导LLM寻找潜在的有效工具变量，并采用多步骤提示和角色扮演提示模拟经济主体的内生决策。此外，本文还展示了LLM在经济学中的实际应用，并讨论了其带来的好处和潜在影响。同时，本文也涉及其他计量经济学领域的主题，如断点回归设计、多期DID等。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型（LLM）在计量经济学中的创新应用

LLM以其强大的语言处理能力，有助于寻找新的有效工具变量，并进行叙述和反事实辩护。通过构建有效的提示，可以快速系统地搜索工具变量，提高发现多个工具变量的概率，并增加实际数据的可用性。

关键观点2: 排除限制假设的重要性及LLM在其中的角色

排除限制假设是识别潜在工具变量的关键。LLM可以通过构建提示和角色扮演提示来模拟经济主体的内生决策过程，从而有效寻找工具变量。

关键观点3: LLM在实际经济学案例中的应用

本文展示了LLM在教育回报、生产函数和同伴效应等经济学著名案例中的应用，并评估了其在实际应用中的有效性。

关键观点4: 其他计量经济学领域的主题

本文还涉及断点回归设计、多期DID、事件研究法等其他计量经济学领域的主题。这些主题展示了计量经济学的多样性和前沿性。

文章预览

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