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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08174v5
• Date: Mon, 30 Dec 2024 19:05:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 17:39:03.696460
• 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 S. Clarke, Annalivia Polselli,
• Abstract要約: パネルデータのための新しい機械学習手法を開発した。 新しい手順は、よく知られた相関ランダム効果、グループ内およびファーストディファレンス推定器の拡張である。 弊社の手続きは、英国における投票行動に対する最低賃金の影響を再見積するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• 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 develop novel double machine learning (DML) procedures for panel data in which these algorithms are used to approximate high-dimensional and nonlinear nuisance functions of the covariates. Our new procedures are extensions of the well-known correlated random effects, within-group and first-difference estimators from linear to nonlinear panel models, specifically, Robinson (1988)'s partially linear regression model with fixed effects and unspecified nonlinear confounding. Our simulation study assesses the performance of these procedures using different machine learning algorithms. We use our procedures to re-estimate the impact of minimum wage on voting behaviour in the UK. From our results, we recommend the use of first-differencing because it imposes the fewest constraints on the distribution of the fixed effects, and an ensemble learning strategy to ensure optimum estimator accuracy.
• 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変数の高次元および非線形ニュアンス関数を近似するパネルデータのための新しいダブル機械学習(DML)手法を提案する。 我々の新しい手順は、線形および非線形パネルモデルからよく知られた相関ランダム効果、内部群および第一差分推定器の拡張であり、特にRobinson (1988) の部分線形回帰モデルには、固定効果と不特定非線形凸がある。 シミュレーションでは,異なる機械学習アルゴリズムを用いて,これらの手法の性能を評価する。 弊社の手続きは、英国における投票行動に対する最低賃金の影響を再見積するものである。 この結果から,固定効果の分布に最小限の制約を課すファーストディファレンスと,最適推定精度を確保するためのアンサンブル学習戦略を推奨した。

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