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稿件：econometrics666@126.com
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摘要：机器学习是人工智能的重要分支,在预测、分类等方面的优异表现使其成为计量经济学研究的重要工具,对因果推断方法的发展具有重要推动作用。文章对机器学习应用于因果推断计量方法的文献进行梳理后,分别从机器学习方法对因果推断计量的改进,以及机器学习在因果推断中的应用这两个方面介绍了其当前研究进展。机器学习方法不仅可以与因果推断传统计量方法相结合优化其性能,还能以"数据驱动"系统全面地考虑广泛的模型,通过提高预测效果,从而进行有效的反事实推断。最后,对机器学习在因果推断经济学领域的应用研究进行了总结和展望。
Source: 李超,求文星.基于机器学习的因果推断方法研究进展[J].统计与决策,2021,37(11):10-15.
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，⑬最新政策效应评估的四种方法，⑭政策效应评估的基本问题等。
1.用"因果关系图"来进行因果推断的新技能，2.因果推断专题：因果图，3.因果推断专题：有向无环图DAG，4.confounder与collider啥区别? 混淆 vs 对撞，
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