論文の概要: Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08174v3
• Date: Wed, 15 May 2024 16:15:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-16 18:12:17.950449
• Title: Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
• Title（参考訳）: 固定効果を有する静的パネルモデルのダブル機械学習
• Authors: Paul Clarke, Annalivia Polselli,
• Abstract要約: 我々は、二重機械学習(DML)を用いて、共同創設者の高次元および非線形関数を近似する。 線形モデルに対する相関ランダム効果,内部群,第1ディファレンス推定を適用した新しい推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in causal inference have seen the development of methods which make use of the predictive power of machine learning algorithms. In this paper, we use double machine learning (DML) (Chernozhukov et al., 2018) to approximate high-dimensional and non-linear nuisance functions of the confounders to make inferences about the effects of policy interventions from panel data. We propose new estimators by adapting correlated random effects, within-group and first-difference estimation for linear models to an extension of Robinson (1988)'s partially linear regression model to static panel data models with individual fixed effects and unspecified non-linear confounder effects. Using Monte Carlo simulations, we compare the relative performance of different machine learning algorithms and find that conventional least squares estimators performs well when the data generating process is mildly non-linear and smooth, but there are substantial performance gains with DML in terms of bias reduction when the true effect of the regressors is non-linear and discontinuous. However, inference based on individual learners can lead to badly biased inference. Finally, we provide an illustrative example of DML for observational panel data showing the impact of the introduction of the minimum wage on voting behavior in the UK.
• Abstract（参考訳）: 因果推論の最近の進歩は、機械学習アルゴリズムの予測能力を利用する手法の開発が進んでいる。 本稿では、二重機械学習(DML)(Chernozhukov et al , 2018)を用いて、共同創設者の高次元および非線形ニュアンス関数を近似し、パネルデータから政策介入の影響を推測する。 我々は、線形モデルに対する相関ランダム効果、内部群、第一差分推定を、Robinson (1988) の偏線形回帰モデルから、個々の固定効果と不特定非線形共役効果を持つ静的パネルデータモデルへの拡張に適応させることにより、新しい推定器を提案する。 モンテカルロシミュレーションを用いて、異なる機械学習アルゴリズムの相対的性能を比較し、データ生成プロセスが軽度に非線形で滑らかな場合、従来の最小二乗推定器は良好に動作するが、回帰器の真の効果が非線形で不連続である場合、バイアス低減の観点からは、DMLによるかなりの性能向上がある。 しかし、個々の学習者に基づく推論は、ひどくバイアスのかかる推論につながる可能性がある。 最後に、イギリスにおける最低賃金の導入が投票行動に与える影響を示す観測パネルデータに対するDMLの例を示す。

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