2020年3月
发表于:《计量经济学》,202,25 (3),602-627
本文整合了基于双机器学习(DML)的最新方法发展,重点关注在无混淆情况下的程序评估。基于DML的方法利用灵活的预测方法来控制(i)标准平均效应,(ii)不同形式的异质效应和(iii)最优治疗分配规则估计中的混杂。我们强调,这些估计器都建立在相同的双稳健评分上,这允许利用计算协同。对瑞士积极劳动力市场政策的多个项目的评估显示了基于DML的方法如何实现全面的政策分析。然而,我们发现证据表明,对个体化异质效应的估计可能变得不稳定。
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