論文の概要: Structural DID with ML: Theory, Simulation, and a Roadmap for Applied Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15899v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 03:57:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.800572
• Title: Structural DID with ML: Theory, Simulation, and a Roadmap for Applied Research
• Title（参考訳）: MLを用いた構造DID:理論,シミュレーション,応用研究のロードマップ
• Authors: Yile Yu, Anzhi Xu, Yi Wang,
• Abstract要約: 観測パネルデータの因果推論は、経済学、政治分析、より広範な社会科学において中心的な関心事となっている。 本稿では,構造同定と高次元推定を統合したS-DIDという革新的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0031348283981987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal inference in observational panel data has become a central concern in economics,policy analysis,and the broader social sciences.To address the core contradiction where traditional difference-in-differences (DID) struggles with high-dimensional confounding variables in observational panel data,while machine learning (ML) lacks causal structure interpretability,this paper proposes an innovative framework called S-DIDML that integrates structural identification with high-dimensional estimation.Building upon the structure of traditional DID methods,S-DIDML employs structured residual orthogonalization techniques (Neyman orthogonality+cross-fitting) to retain the group-time treatment effect (ATT) identification structure while resolving high-dimensional covariate interference issues.It designs a dynamic heterogeneity estimation module combining causal forests and semi-parametric models to capture spatiotemporal heterogeneity effects.The framework establishes a complete modular application process with standardized Stata implementation paths.The introduction of S-DIDML enriches methodological research on DID and DDML innovations, shifting causal inference from method stacking to architecture integration.This advancement enables social sciences to precisely identify policy-sensitive groups and optimize resource allocation.The framework provides replicable evaluation tools, decision optimization references,and methodological paradigms for complex intervention scenarios such as digital transformation policies and environmental regulations.
• Abstract（参考訳）: 観察パネルデータの因果推論は、経済・政治分析・社会科学において中心的な関心事となっているが、従来の差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分値法法))))))) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------

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