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Difference‐in‐Difference Causal Forests With an Application to Payroll Tax Incidence in Norway

Evelina Gavrilova · Audun Langørgen · Floris T. Zoutman刊期 2025-11 · 卷 40（7）Journal of Applied Econometrics已编入正刊

双重差分因果森林及其在挪威工资税负担归宿中的应用AI 解读

ABSTRACT This paper introduces the difference‐in‐difference causal forest (DiDCF) method, which extends the causal‐forest technique for estimating heterogeneous treatment effects to settings with dynamic treatment effects. Regular causal forests require independence between treatment assignment and the outcome variable (after conditioning out observables). In contrast, DiDCFs provide consistent estimates with a parallel trend assumption. DiDCFs can be used to create…

微观 · 因果推断DID 与事件研究机器学习与 DML
被引 3 次 ↗OpenAlex · 核验
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