मशीन लर्निंग-संवर्धित वाद्य चर (ML-IV)
मशीन लर्निंग-संवर्धित वाद्य चर शास्त्रीय IV की कार्य-कारण पहचान शक्ति को आधुनिक उच्च-आयामी मशीन लर्निंग के साथ जोड़ता है — LASSO, रैंडम फ़ॉरेस्ट, या न्यूरल नेटवर्क जैसी विधियों का उपयोग करके वैध वाद्य यंत्रों का चयन करता है और उपद्रव कार्यों को मॉडल करता है, जिससे प्रथम-चरण फिट में सुधार होता है और वैध अनुमान सक्षम होता है, भले ही संभावित वाद्य यंत्रों या नियंत्रणों की संख्या नमूना आकार के सापेक्ष बड़ी हो।
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स्रोत
- 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 ↗
- Belloni, A., Chen, D., Chernozhukov, V., & Hansen, C. (2012). Sparse models and methods for optimal instruments with an application to eminent domain. Econometrica, 80(6), 2369-2429. DOI: 10.3982/ECTA9626 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Instrumental Variables Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/machine-learning-augmented-instrumental-variables
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