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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08174v4
• Date: Mon, 9 Sep 2024 12:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 03:42:43.787287
• 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、機械学習アルゴリズムを用いて、共同創設者のニュアンス関数と二重機械学習(DML)を近似し、パネルデータから政策介入の影響を推測する。 線形モデルに対する相関ランダム効果, グループ内, ファーストディファレンス推定を拡張した新しい推定器を提案する。 本稿では、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。
• 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 these algorithms to approximate high-dimensional and non-linear nuisance functions of the confounders and double machine learning (DML) to make inferences about the effects of policy interventions from panel data. We propose new estimators by extending 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 confounding effects. We provide an illustrative example of DML for observational panel data showing the impact of the introduction of the minimum wage on voting behaviour 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、これらのアルゴリズムを用いて、共同創設者の高次元および非線形ニュアンス関数と二重機械学習(DML)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、内部群および第一差分推定を、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拡張することにより、新しい推定器を提案する。 本稿では、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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