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关于机器学习在计量分析中的应用,各位学者可以参阅如下文章:1.Python中的计量回归模块及所有模块概览,2.空间计量软件代码资源集锦(Matlab/R/Python/SAS/Stata), 不再因空间效应而感到孤独,3.回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点(附Python和R实现),4.机器学习第一书, 数据挖掘, 推理和预测,5.从线性回归到机器学习, 一张图帮你文献综述,6.11种与机器学习相关的多元变量分析方法汇总,7.机器学习和大数据计量经济学, 你必须阅读一下这篇,8.机器学习与Econometrics的书籍推荐, 值得拥有的经典,9.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 大数据和因果推断,10.机器学习在微观计量的应用最新趋势: 回归模型,11.机器学习对计量经济学的影响, AEA年会独家报道,12.机器学习,可异于数理统计,13.Python, Stata, R软件史上最全快捷键合辑!,14.Python与Stata, R, SAS, SQL在数据处理上的比较, 含code及细致讲解,15.Python做因果推断的方法示例, 解读与code,16.文本分析的步骤, 工具, 途径和可视化如何做?17.文本大数据分析在经济学和金融学中的应用, 最全文献综述,18.文本函数和正则表达式, 文本分析事无巨细。
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正文
Belloni, A., D. Chen, V. Chernozhukov, and C. Hansen. 2012. Sparse models and methods for optimal instruments with an application to eminent domain. Econometrica 80: 2369–2429.
Belloni, A., and V. Chernozhukov. 2013. Least squares after model selection in high-dimensional sparse models. Bernoulli 19: 521–547.
Belloni, A., V. Chernozhukov, and Y. Wei. 2016. Post-selection inference for generalized linear models with many controls. Journal of Business & Economic Statistics 34: 606–619.
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Chetverikov, D., Z. Liao, and V. Chernozhukov. 2019. On cross-validated Lasso. arXiv Working Paper No. arXiv:1605.02214. http://arxiv.org/abs/1605.02214.
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Hastie, T., R. Tibshirani, and M. Wainwright. 2015. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations. Boca Rotaon, FL: CRC Press.
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Zou, H., and T. Hastie. 2005. Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society, Series B 67: 301–320.
using the data not in partition 𝑘, estimate the penalized coefficients 𝜷ˆ with 𝜆=𝜆𝑞.
using the data in partition 𝑘, predict the out-of-sample squared errors.
关于一些常用数据库,各位学者可以参看如下文章:1.这40个微观数据库够你博士毕业了;2.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据;3.中国省/地级市夜间灯光数据;4.1997-2014中国市场化指数权威版本;5.1998-2016年中国地级市年均PM2.5;6.计量经济圈经济社会等数据库合集(在社群里);7.中国方言,官员, 行政审批和省长数据库开放;8.2005-2015中国分省分行业CO2数据;9.国际贸易研究中的数据演进与当代问题;10.经济学研究常用中国微观数据手册;11.疫情期Wind资讯金融终端操作指南;12.CEIC数据库操作指南;13.清华北大经管社科数据库有哪些? 不要羡慕嫉妒恨!14.金融领域三大中文数据库, CSMAR, CCER, Wind和CNRDS,15.EPS最新版本使用手册,16.疫情期计量课程免费开放!面板数据, 因果推断, 时间序列分析与Stata应用。
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