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文章
战略管理研究中的机器学习：研究述评与展望
吴建祖（兰州大学管理学院）
郑朝杰（兰州大学管理学院）
机器学习为战略管理研究带来了新的方法论和机遇。本文基于1999—2022年间发表在国际顶尖战略管理期刊的27篇文献，系统梳理了机器学习在战略管理研究中的四个应用：变量测量、特征选择、模型估计和因果推断。本文分析了每个维度的代表性文献，详述了其所用机器学习算法的原理和应用，并探讨了未来的研究方向。研究发现，自然语言处理技术和分类算法不仅提高了变量测量精度，也增强了特征选择方面的能力，从而加深了研究者对战略管理研究对象的理解。同时，随机森林和支持向量机等机器学习算法，在提升模型估计的稳健性方面有显著效果。另外，双重套索、双重机器学习和广义随机森林等方法，为因果关系推断提供了技术支持。本文旨在为运用机器学习技术深化战略管理研究提供指导和建议，同时为战略管理领域未来研究奠定了方法论基础。
机器学习;战略管理;方法综述;未来展望
国家自然科学基金项目(71972094)
10.16538/j.cnki.fem.20240409.101
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