Valutazione d'impatto controfattuale aumentata dall'apprendimento automatico
La valutazione d'impatto controfattuale aumentata dall'apprendimento automatico combina l'affidabilità dell'inferenza causale basata sui potenziali esiti con la flessibilità degli algoritmi di ML moderni. Invece di imporre forme funzionali parametriche per i confondenti, gli apprendisti di ML — come lasso, foreste casuali o reti neurali — stimano funzioni di disturbo (punteggi di propensione, regressioni degli esiti) che vengono poi utilizzate per costruire stime approssimativamente imparziali degli effetti causali. L'istanza canonica è il Double/Debiased Machine Learning (DML), formalizzato da Chernozhukov et al. (2018).
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Fonti
- 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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2019). Machine learning methods that economists should know about. Annual Review of Economics, 11, 685-725. DOI: 10.1146/annurev-economics-080217-053433 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/machine-learning-augmented-counterfactual-impact-evaluation
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- Analisi di Impatto CausaleInferenza causale↔ confronta
- Valutazione Controfattuale dell'Impatto (CIE)Inferenza causale↔ confronta
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
- Metodo del Controllo Sintetico (SCM)Inferenza causale↔ confronta
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