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面板数据中的异质处理效应
利用回归树对面板数据进行分析，将观测值划分为具有相似治疗效果的不相交簇，并利用面板数据的低秩结构估计每个簇的平均治疗效果，提供更准确和可解释的估计结果。
PDFa month ago
激励感知的合成对照：通过激励式探索实现准确的反事实估计
我们提出了一种在面板数据设置中激励探索的合成控制方法，通过利用信息设计和在线学习的工具，为单位提供适用的干预建议，从而在不需要明确的单位结果重叠假设的情况下获得有效的对照估计。
PDF6 months ago
固定效应下的静态面板模型的双机器学习
我们开发了从面板数据中估计政策干预措施的估计量，允许混淆回归因子的非线性效果，并使用三个著名的机器学习算法（LASSO、分类和回归树以及随机森林）来研究这些估计量的性能。
PDF7 months ago
KDDOpportunityFinder：一个自动因果推断框架
OpportunityFinder 是一个面向非专业用户的无代码框架，用于进行多种带面板数据的因果推断研究。它提供易于使用的界面、多种算法的抽象接口、支持二进制治疗带面板数据的因果影响分析以及基于数据规模的动态算法选择。
PDF9 months ago
快速经验场景
从大型高维面板数据中提取代表性情景，使用协方差矩阵进行数据建模，为投资优化。
PDFa year ago
混合效应神经常微分方程：面板数据动态分析的变分近似
本文提出了一种概率模型 ME-NODE，用于分析涉及多个时间点的长期测量面板数据中的固定和随机混合效应，该模型可以使用平滑 SDE 的近似推导出并演示了其在阿尔茨海默病研究中对插值重建的准确性，不确定性估计和个性化预测的性能。
PDF2 years ago
合成的差异于差异
本文提出了一种基于面板数据的因果效应新估计方法，这种方法建立在广泛使用的差异和综合控制方法背后的思想基础上。相对于这些方法，我们发现，无论是从理论上还是从经验上看，“合成差异法” 估计量都具有理想的鲁棒性能，并且在常见的实践中常常表现出色。
PDF6 years ago
因果面板数据模型的矩阵补全方法
研究使用矩阵补全方法估计具有面板数据的因果效应，在社会科学应用中，允许具有时间序列依赖结构的缺失数据模式，提出的矩阵补全估计量仅通过规则化即可处理识别问题，在真实数据模拟中表现优于非规则化或人工决策估计器。
PDF7 years ago