Variáveis Instrumentais Aumentadas por Machine Learning (ML-IV)

Variáveis instrumentais aumentadas por machine learning combinam o poder de identificação causal de IV clássica com machine learning moderno de alta dimensionalidade — utilizando métodos como LASSO, random forests ou redes neurais para selecionar instrumentos válidos e modelar funções de incômodo (nuisance functions), melhorando assim o ajuste do primeiro estágio e permitindo inferência válida mesmo quando o número de instrumentos potenciais ou controles é grande em relação ao tamanho da amostra.