Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences (ML-DiD)
ML-DiD combineert de klassieke difference-in-differences (DiD) identificatiestrategie met flexibele ML-schatters voor hinderfuncties — de propensity score en de uitkomstregressie — om geldige causale schattingen te verkrijgen, zelfs wanneer de behandelingselectie en uitkomstdynamiek complex, hoog-dimensionaal of niet-lineair zijn. De aanpak, geworteld in double/debiased machine learning (Chernozhukov et al., 2018) en doubly-robust DiD (Sant'Anna & Zhao, 2020), beschermt tegen misspecificatiefouten terwijl de kern DiD-logica van voor-na, behandelde-versus-controlegroepenvergelijkingen behouden blijft.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
- Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/machine-learning-augmented-difference-in-differences
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ compare
- Dubbel Robuuste Schatting (AIPW)Causale inferentie↔ compare
- Dynamische Difference-in-DifferencesCausale inferentie↔ compare
- Heterogeneous Treatment Effect Difference-in-Differences (HTE-DiD)Causale inferentie↔ compare
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Synthetische Controle Methode (SCM)Causale inferentie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →