Двойное машинное обучение для оценивания частично линейных моделей с эндогенностью и многомерным неслучайным отбором
Богдан Потанин (НИУ ВШЭ) опубликовал статью «Double machine learning for a partially linear model with endogenous treatments and multivariate sample selection» в журнале Statistics and Computing. В работе предложены оценки на основе двойного машинного обучения (DML) для частично линейной модели с эндогенными объясняющими переменными и многомерным отбором наблюдений. Доказана асимптотическая нормальность оценок при мягких условиях регулярности, а их свойства в конечных выборках изучены на симулированных данных. Предложенный подход распространён на случай эндогенного переключения и проиллюстрирован оцениванием кривой Энгеля по данным RLMS-HSE.
Эффекты воздействия в условиях эндогенности и неслучайного отбора: оценивание влияния стресса на потребление аддиктивных веществ
Анастасия Гергенретер опубликовала статью «Оценивание эффектов воздействия на порядковые показатели в многомерных моделях упорядоченного выбора» в журнале «Прикладная эконометрика». В работе представлен новый взгляд на задачу оценивания эффектов воздействия на порядковые показатели в условиях неслучайного отбора и нарушения предположения об условной независимости переменных.
Семейный фактор: как наличие детей трансформирует предложение труда замужних женщин
Б. Потанин и С. Долгих опубликовали статью «Fertility and labor supply in Mexico» в журнале Journal of Economic Studies. В работе представлен новый взгляд на сложную взаимосвязь между решением о рождении детей и поведением на рынке труда в Мексике. Авторы исследуют, как количество детей влияет на эластичность предложения труда замужних женщин.
Асимптотические значения коэффициентов ранговой корреляции междуистинными и оценёнными показателями неэффективности в моделистохастической границы
В рамках семинара "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов" участник группы Фурманов Кирилл Константинович выступил с докладом на тему "Асимптотические значения коэффициентов ранговой корреляции междуистинными и оценёнными показателями неэффективности в моделистохастической границы".