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An Introduction to Double/Debiased Machine Learning

Quand:
WED, 4 JUN 2025
From:
12:30 PM
To:
1:30 PM
Déjeuner inclus
:
Luxembourg Institute of Socio-Economic Research (LISER)

11, Porte des Sciences | L-4366 Esch/Alzette 

LISER 1st floor, Salle Conference (Jane Jacobs)
Avec:
AchimArhens
Ahrens Achim
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This paper provides a practical introduction to Double/Debiased Machine Learning (DML). DML provides a general approach to performing inference about a target parameter in the presence of nuisance parameters. The aim of DML is to reduce the impact of nuisance parameter estimation on estimators of the parameter of interest. We describe DML and its two essential components: Neyman orthogonality and cross-fitting. We highlight that DML reduces functional form dependence and accommodates the use of complex data types, such as text data. We illustrate its application through three empirical examples that demonstrate DML's applicability in cross-sectional and panel settings.

Co-authors: Achim Ahrens, Victor Chernozhukov, Christian Hansen, Damian Kozbur, Mark Schaffer, Thomas Wiemann

Paper link

Speaker
AchimArhens
Ahrens Achim
Senior Researcher
I am a Senior Researcher at the Public Policy Group, ETH Zurich, and Immigration Policy Lab (ETH/Stanford). From September, I will be Assistant Professor at CERGE-EI. Previously, I was at the Economic and Social Research Institute, Dublin. I hold an MSc in Economics from University of Edinburgh and a PhD in Economics from Heriot-Watt University
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Anna Dober, Terry Gregory

Organisateur de l'événement:
The DSS Team
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