Machine Learning-Augmented Event Study Design
Machine learning-augmented event study design combineert het standaard event study-raamwerk — dat de dynamiek van uitkomsten rond een behandelingsdatum volgt — met ML-gebaseerde methoden zoals double/debiased machine learning (DML) of geregulariseerde regressie om hoog-dimensionale covariaten te hanteren, de controle op confounders te verbeteren en valide causale schattingen te produceren wanneer de covariaatruimte te groot is voor conventionele regressie om betrouwbaar te beheren.
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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Event Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/machine-learning-augmented-event-study-design
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
- Dynamische Difference-in-DifferencesCausale inferentie↔ compare
- Panel Event StudyCausale inferentie↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →