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稿件：econometrics666@126.com
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摘要：机器学习是人工智能的重要分支,在预测、分类等方面的优异表现使其成为计量经济学研究的重要工具,对因果推断方法的发展具有重要推动作用。文章对机器学习应用于因果推断计量方法的文献进行梳理后,分别从机器学习方法对因果推断计量的改进,以及机器学习在因果推断中的应用这两个方面介绍了其当前研究进展。机器学习方法不仅可以与因果推断传统计量方法相结合优化其性能,还能以"数据驱动"系统全面地考虑广泛的模型,通过提高预测效果,从而进行有效的反事实推断。最后,对机器学习在因果推断经济学领域的应用研究进行了总结和展望。
Source: 李超,求文星.基于机器学习的因果推断方法研究进展[J].统计与决策,2021,37(11):10-15.
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⑪MIT广为流传的政策"处理效应"读本，⑫DID的研究动态和政策评估中应用的文献综述，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题等。
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3.因果推断专题：有向无环图DAG，4.confounder与collider啥区别? 混淆 vs 对撞，5.三张图秒懂, 混淆, 中介, 调节, 对撞, 暴露, 结果和协变量的复杂关系，6.中介效应检验流程, 示意图公布, 不再畏惧中介分析，7.图灵奖得主Pearl的因果推断新科学，Book of Why? 8.前沿: nature刊掀起DAG热, 不掌握就遭淘汰无疑！因果关系研究的图形工具!9.前沿: 卫星数据在实证研究中的应用, 用其开展因果推断的好处！
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