ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

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.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. 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
  2. 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.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateMachine learning-augmented difference-in-differences (Machine Learning-Augmented Difference-in-Differences Estimator). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/causal-inference/machine-learning-augmented-difference-in-differences · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026