기계 학습 증강 패널 사건 연구

기계 학습 증강 패널 사건 연구는 매개변수적 반사실 모델을 기계 학습 추정기(예: LASSO, 랜덤 포레스트 또는 행렬 완성)로 대체하거나 보강하여 고전적인 패널 사건 연구를 확장하여, 사건 이전 기준선을 더 정확하게 구축하고, 평행 추세 위반을 탐지하며, 여러 사건 이후 기간에 걸쳐 유효한 인과 효과 추정치를 생성합니다.