【摘 要】
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研究目标:随着数据的可得和计算机的发展,机器学习技术在经济学领域的应用发展非常迅速。本文旨在系统介绍机器学习在经济学中的应用。研究方法:简单介绍机器学习的定义后,本
【机 构】
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华东师范大学公共管理学院; 复旦大学经济学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“环境污染与公共健康：影响估计、成本核算及治理对策研究”（71773021）;重点项目“中国国家治理与长期经济发展的历史数据构建及计量分析”（71933002）;上海市教育委员会科研创新计划（2017-01-07-00-07-E00002）的资助
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研究目标:随着数据的可得和计算机的发展,机器学习技术在经济学领域的应用发展非常迅速。本文旨在系统介绍机器学习在经济学中的应用。研究方法:简单介绍机器学习的定义后,本文将从数据生成、预测以及因果识别(DID、RD和IV)三个方面详细介绍机器学习在经济学中的应用。研究发现:局限于经济学因果识别方法的成熟及样本大小限制,本文认为机器学习虽然拓展了研究的边界,但并不会颠覆社会科学研究范式。研究创新:将机器学习的最新应用进行综述。研究价值:对机器学习在经济学中的已有应用进行分类归纳,并对未来研究进行展望。此外,本文也从学界不平等及可复制性等方面讨论了该技术在应用过程中可能带来的问题。
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