Estudio de eventos en panel aumentado con aprendizaje automático
El estudio de eventos en panel aumentado con aprendizaje automático extiende el estudio de eventos en panel clásico al reemplazar o aumentar los modelos contrafactuales paramétricos con estimadores de aprendizaje automático — como LASSO, bosques aleatorios o completamiento de matrices — para construir líneas de base pre-evento más precisas, detectar violaciones de tendencias paralelas y producir estimaciones de efectos causales válidas en múltiples períodos post-evento.
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Fuentes
- Chernozhukov, V., Wuthrich, K., & Zhu, Y. (2021). An Exact and Robust Conformal Inference Method for Counterfactual and Synthetic Controls. Journal of the American Statistical Association, 116(536), 1849-1864. DOI: 10.1080/01621459.2021.1920957 ↗
- Freyaldenhoven, S., Hansen, C., & Shapiro, J. M. (2019). Pre-event Trends in the Panel Event-Study Design. American Economic Review, 109(9), 3307-3338. DOI: 10.1257/aer.20180609 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Panel Event Study Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/machine-learning-augmented-panel-event-study
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