Machine Learning-Augmented Panel Event Study
The machine learning-augmented panel event study extends the classical panel event study by replacing or augmenting parametric counterfactual models with machine learning estimators — such as LASSO, random forests, or matrix completion — to construct more accurate pre-event baselines, detect violations of parallel trends, and produce valid causal effect estimates across multiple post-event periods.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.