计量经济学中的机器学习方法:回顾与展望 |
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引用本文: | 石荣,张特,杨国涛.计量经济学中的机器学习方法:回顾与展望[J].统计与决策,2024(1):52-56. |
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作者姓名: | 石荣 张特 杨国涛 |
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作者单位: | 宁夏大学经济管理学院 |
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摘 要: | 文章从传统计量经济学的三大作用——经济预测、验证理论、政策评价入手,梳理了机器学习与计量经济学融合发展过程中机器学习在计量经济学中的应用途径。研究发现:机器学习可以更高效地探索变量之间的关系,以做出更精准的预测;在大数据背景下机器学习丰富了经济数据的多样性,通过对大量经济数据进行分析和处理,从而揭示出数据中的潜在模式、关联性和趋势,继而能够检验一些更复杂、更富有挑战性的研究假设;机器学习从识别假设条件、函数形式拟合、“反事实”预测等角度提高了因果处理效应估计的准确性和稳定性,进而更精确地定量评估政策效应,服务国家重大战略需求。
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关 键 词: | 机器学习 计量经济学 大数据 因果推断 |
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