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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Maschinelles Lernen-gestütztes Differenz-in-Differenzen (ML-DiD)

ML-DiD kombiniert die klassische Differenz-in-Differenzen-Identifikationsstrategie mit flexiblen ML-Schätzern für Störfunktionen – dem Propensity Score und der Outcome-Regression –, um gültige kausale Schätzungen zu erhalten, selbst wenn die Behandlungsauswahl und die Outcome-Dynamik komplex, hochdimensional oder nichtlinear sind. Der Ansatz, der auf doppelt/ent-biaster maschinellen Lernens (Chernozhukov et al., 2018) und doppelt robuster DiD (Sant'Anna & Zhao, 2020) basiert, schützt vor Fehlspezifikationsfehlern und bewahrt gleichzeitig die Kernlogik von DiD: Vorher-Nachher- und Behandelt-gegen-Kontroll-Vergleiche.

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Maschinelles Lernen-gestütztes Differenz-in-Differenzen (ML-DiD)
Differenz-in-Differenzen…Doubly Robust Estimation…Dynamische Differenz-von…Heterogene Effektdiffere…Propensity Score MatchingSynthetische Kontrollmet…Maschinelles Lernen-gest…Machine Learning-Augaugm…Maschinelles Lernen-gest…

Quellen

  1. Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
  2. Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001 ↗

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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/machine-learning-augmented-difference-in-differences

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ScholarGate — Machine learning-augmented difference-in-differences (Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences Estimator). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/machine-learning-augmented-difference-in-differences · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026