Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/247549 
Erscheinungsjahr: 
2019
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 7 [Issue:] 4 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2019 [Pages:] 1-22
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We propose an econometric procedure based mainly on the generalized random forests method. Not only does this process estimate the quantile treatment effect nonparametrically, but our procedure yields a measure of variable importance in terms of heterogeneity among control variables. We also apply the proposed procedure to reinvestigate the distributional effect of 401(k) participation on net financial assets, and the quantile earnings effect of participating in a job training program.
Schlagwörter: 
causal machine learning
instrumental variable
quantile regression
quantile treatment effect
random forests
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

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