Double Machine Learning for Static Panel Data with Instrumental Variables: New Method and Applications
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Baiardi, Anna, Clarke, Paul S., Naghi, Andrea A., Polselli, Annalivia |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
xtdml: Double Machine Learning Estimation to Static Panel Data Models with Fixed Effects in R
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2025)
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2025)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
von: Clarke, Paul S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Clarke, Paul S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Robust Inference in Panel Data Models: Some Effects of Heteroskedasticity and Leveraged Data in Small Samples
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2023)
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2023)
Double Machine Learning meets Panel Data -- Promises, Pitfalls, and Potential Solutions
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Machine Learning of Continuous Treatment Effects with General Instrumental Variables
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Principal Component Regression with Applications to Panel Data
von: Agarwal, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Agarwal, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Introduction to Double/Debiased Machine Learning
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Covariate-Adjusted Deep Causal Learning for Heterogeneous Panel Data Models
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mining Causality: AI-Assisted Search for Instrumental Variables
von: Han, Sukjin
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Sukjin
Veröffentlicht: (2024)
Bias-Reduced Estimation of Finite Mixtures: An Application to Latent Group Structures in Panel Data
von: Langevin, Raphaël
Veröffentlicht: (2026)
von: Langevin, Raphaël
Veröffentlicht: (2026)
Identification and Debiased Learning of Causal Effects with General Instrumental Variables
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Inference Methods for Latent Group Panel Models under Possible Group Non-Separation
von: Akgun, Oguzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akgun, Oguzhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Double Machine Learning Approach to Combining Experimental and Observational Data
von: Parikh, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Parikh, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Double Machine Learning at Scale to Predict Causal Impact of Customer Actions
von: More, Sushant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: More, Sushant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identification of Average Treatment Effects in Nonparametric Panel Models
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anytime-Valid Inference for Double/Debiased Machine Learning of Causal Parameters
von: Dalal, Abhinandan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dalal, Abhinandan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Partial Identification under Missing Data Using Weak Shadow Variables from Pretrained Models
von: Chen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine-Learning-Assisted Comparison of Regression Functions
von: Yan, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Conformal Prediction for Nonparametric Instrumental Regression
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Kato, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Nonparametric Instrumental Variable Analysis Without Structural Equations: Debiased Inference on Functionals of Inverse Problems with No Solutions
von: Shen, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects
von: Breunig, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Breunig, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Learning from Double Positive and Unlabeled Data for Potential-Customer Identification
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Validated Causal Inference: a Modern Method to Combine Experimental and Observational Data
von: Yang, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Xuelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quasi-Bayesian Local Projection Instrumental-Variables Method: Application to Renewable Energy and Electricity Prices
von: Tanaka, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
von: Tanaka, Masahiro
Veröffentlicht: (2026)
Entrywise Inference for Missing Panel Data: A Simple and Instance-Optimal Approach
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Debiased Covariate Shift Adaptation Robust to Density-Ratio Estimation
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-Automated Policy Learning for Nonlinear Welfare
von: Ai, Chunrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ai, Chunrong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models with Application to U.S. Presidential Election Prediction
von: Zeng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distributed Causality in the SDG Network: Evidence from Panel VAR and Conditional Independence Analysis
von: Fahim, Md Muhtasim Munif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fahim, Md Muhtasim Munif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine Learning Who to Nudge: Causal vs Predictive Targeting in a Field Experiment on Student Financial Aid Renewal
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Practical Guide to Instrumental Variables Methods with Heterogeneous Treatment Effects
von: Słoczyński, Tymon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Słoczyński, Tymon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Cross-Temporal Forecast Reconciliation at Digital Platforms with Machine Learning
von: Rombouts, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rombouts, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Moment Matching
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Off-Policy Evaluation via Adaptive Weighting with Data from Contextual Bandits
von: Zhan, Ruohan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zhan, Ruohan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring
von: Sullivan, Hué, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sullivan, Hué, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Neighborhood Stability in Double/Debiased Machine Learning with Dependent Data
von: Cao, Jianfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Jianfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Prediction: a Unified Review of Theory and New Challenges
von: Fontana, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Fontana, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Latent Variable Estimation in Bayesian Black-Litterman Models
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Thomas Y. L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
xtdml: Double Machine Learning Estimation to Static Panel Data Models with Fixed Effects in R
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2025) -
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
von: Clarke, Paul S., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Robust Inference in Panel Data Models: Some Effects of Heteroskedasticity and Leveraged Data in Small Samples
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2023) -
Double Machine Learning meets Panel Data -- Promises, Pitfalls, and Potential Solutions
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Double Machine Learning of Continuous Treatment Effects with General Instrumental Variables
von: Chen, Shuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)