機械学習と計量経済学が協力すべき最重要分野 - himaginary’s diary

昨日紹介したFrancis Dieboldの3連エントリの2番目にHal Varianがコメントし、Dieboldが指摘した問題――機械学習は因果関係の無い予測に重点を置くが、計量経済学は因果関係のある予測に重点を置く――について自分が以前書いた論文を2篇紹介している。一つは機械学習に詳しい人向けで、もう一つは経済学者向けとの由。 以下は前者の論文「Causal inference in economics and marketing」の要旨。 This is an elementary introduction to causal inference in economics written for readers familiar with machine learning methods. The critical step in any causal analysis is est

[ryozo18]

見逃してた。いまさらブクマ

[ystt]

「両者が協力すべき最も重要な分野は因果関係の推定に関するものである。」

[yasudayasu]

どんな因果関係の分析においても重要なのは、反実仮想――処置が無かった場合に何が起きていたかの予測――の推定である。

[gruza03]

機械学習の技法はパネルデータの分析にも使うことができ、そうした研究も幾つかなされている。

[maturi]

操作変数、回帰不連続デザイン、差の差分析、および、様々な形の自然実験や計画された実験のように、因果関係の推定のためのツールを幾つか開発してきた（Angrist and Krueger 2001）。機械学習は、大体において、純粋な予測