手法証拠記録
Machine learning-augmented event study design
Machine learning-augmented event study design combines the standard event study framework — which traces outcome dynamics around a treatment date — with ML-based methods such as double/debiased machine learning (DML) or regularized regression to handle high-dimensional covariates, improve confounder control, and produce valid causal estimates when the covariate space is too large for conventional regression to manage reliably.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Machine Learning-Augmented Event Study Design
分類的手法記録 · regression-model / causal-inference
- 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. (2022). Design-based analysis in difference-in-differences settings with staggered adoption. Journal of Econometrics, 226(1), 62-79. · DOI 10.1016/j.jeconom.2020.10.012
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
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関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。