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.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.