Variables Instrumentales Aumentadas por Aprendizaje Automático (ML-IV)

Las variables instrumentales aumentadas por aprendizaje automático combinan el poder de identificación causal de las variables instrumentales (IV) clásicas con el aprendizaje automático moderno de alta dimensionalidad — utilizando métodos como LASSO, bosques aleatorios o redes neuronales para seleccionar instrumentos válidos y modelar funciones de molestia, mejorando así el ajuste de la primera etapa y permitiendo una inferencia válida incluso cuando el número de instrumentos o controles potenciales es grande en relación con el tamaño de la muestra.