Regression modelQuasi-experimental / causal inference
기계 학습 증강 도구 변수 (ML-IV)
기계 학습 증강 도구 변수는 고전적 IV의 인과 관계 식별력과 현대의 고차원 기계 학습을 결합합니다. LASSO, 랜덤 포레스트 또는 신경망과 같은 방법을 사용하여 유효한 도구 변수를 선택하고 무해 함수를 모델링함으로써, 잠재적 도구 변수 또는 통제 변수의 수가 표본 크기에 비해 클 때에도 제1단계 적합도를 개선하고 유효한 추론을 가능하게 합니다.
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출처
- 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/ko/causal-inference/machine-learning-augmented-instrumental-variables
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