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综合控制方法与大数据

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  • 丹尼尔·金

摘要

许多宏观经济政策问题可以在一个案例研究框架中进行评估，将处理单元的时间序列与从大量控制单元构建的反事实进行比较。我为这个设置提供了一个通用框架，通过最小化不足拟合（偏差）和过拟合（方差）之间的权衡来预测反事实。该框架将最近提出的结构化和简化机器学习方法作为特例进行嵌套。此外，匹配和原始合成控制的差异是框架的限制性情况，通常不会最小化偏差方差目标。通过仿真研究，我发现当潜在控制的数量较大或处理的单元与控制有显著差异时，机器学习方法优于传统方法。凭借一套方法，我重新审视了一项关于经济自由化对经济增长影响的研究。我发现在最初的研究中没有发现影响的几个国家有影响。此外，我还考察了一家系统性重要的银行如何通过使用大量银行来评估反事实，从而应对不断增加的资本要求。最后，我使用一个新的扫描仪数据集评估了产品价格变化对产品销售的影响。

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  • 丹尼尔·金，2018年。"综合控制方法与大数据,"论文1803.00096，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx:论文数：1803.00096
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