2025新目标，掌握Hansen 教授提到的最先进的估计方法
BRUCE E. HANSEN在ECONOMETRICS一书的第29章机器学习中提到，Lasso回归机器学习中，最新推断方法贡献是Chernozhukov、Chetverikov、Demirer、Duflo、Hansen、Newey和Robins（2018）提出的双重/去偏机器学习（DML）估计。
这种估计方法近年来在计量经济学家中受到了相当大的关注，并被认为是最先进的估计方法。
机器学习（含双重机器学习DDML章节）--Hansen教授2021年3月更新的2本计量经济学教材 (qq.com)
下面我们通过一组数据来看看该方法在最新《中国工业经济》以及《数量经济技术经济研究》中的最新应用。
1、2024年第12期《数量经济技术经济研究》中，论文标题为：贸易新业态对绿色技术创新的影响研究——来自跨境电商综合试验区政策的证据，使用到了双重机器学习
2、网络首发于2024-09-27 12:04:08，2024年第12期《数量经济技术经济研究》论文，法律制度完善、跨区域合作与省际边界地区绿色发展--来自《旅游法》实施的准自然实验。也是使用到了双重机器学习
3、《中国工业经济》上，银行监管处罚如何影响企业创新，一文也使用到了双重机器学习DDML论文
4、《数量经济技术经济研究》2024年第8期，数据要素共享与城市创业活力——来自公共数据开放的经验证据，采用双重机器学习
5、《数量经济技术经济研究》2023年第4期《数量经济技术经济研究》，双重机器学习论文，标题：网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断
通过以上数据可以预见，2025年该方法应用数量将更多。
最新数据：
6、2024年第11期，《中国工业经济》上，也有一篇论文应用到双重机器学习
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