BRUCE E. HANSEN在ECONOMETRICS一书的第29章机器学习中提到，Lasso回归机器学习中，最新推断方法贡献是Chernozhukov、Chetverikov、Demirer、Duflo、Hansen、Newey和Robins（2018）提出的双重/去偏机器学习（DML）估计。

这种估计方法近年来在计量经济学家中受到了相当大的关注，并被认为是最先进的估计方法。

下面我们通过一组数据来看看该方法在最新《中国工业经济》以及《数量经济技术经济研究》中的最新应用。

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来源：2024年第12期《数量经济技术经济研究》

2024年《数量经济技术经济研究》全年目录

原文双重机器学习内容

代码示例：

网络首发时间：2024-09-27 12:04:08

来源：2024年第12期《数量经济技术经济研究》

【重磅】9月27日12:04出炉的《数量经济技术经济研究》上第3篇双重机器学习DDML论文

简介

借助《旅游法》实施的准自然实验，研究跨区域旅游资源合作开发制度完善对省际边界地区绿色发展的影响。

模型

利用《旅游法》实施的准自然实验构建双重差分模型，计量模型设定如下:

其中:

• 下标i和t分别代表县域和年份
• 核心被解释变量是表征县域i在第t年经济发展或污染程度的变量
• 核心解释变量为Tourism_law*Border
• Tourism_law和 Border表示政策冲击变量和处理变量。
• Controls表示县域层面的一系列特征变量
• 还控制了县域固定效应County和年份固定效应Year。

基准回归

稳健性检验

利用平行趋势检验、双重机器学习、安慰剂检验、替换被解释变量、缩小样本区间、高维固定效应、排除替代性假设等方法进行稳健性检验

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双重机器学习检验

采用双重机器学习进行重新估计。

在控制年份固定效应和县域固定效应的基础上，逐步加入控制变量一次项、控制变量二次项和控制变量三次项,

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安慰剂检验

其他稳健性检验方法

• 替换被解释变量

• 缩小样本区间

• 控制高维固定效应

• 排除替代性假设