AUTOMATED DISCOVERY IN ECONOMETRICS
计量经济学中的自动发现AI 解读 ↓
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计量经济学中的自动发现
- 研究问题
- 计算能力、数据收集和通信的发展如何改变计量实证研究，模型搜索、稳健推断与实时政策调整能够在哪些环节自动化？
- 方法与思路
- 作者讨论基于决策规则的自动建模、计算机模型搜索及异方差和自相关稳健推断，分析这些实践趋势的若干方面与影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是讨论自动模型发现与推断的新可能性，包括按数据性质调整推断及随新数据调整政策，未陈述具体性能定理。
- 阅读关注点
- 应核对自动搜索的决策规则、HAR 推断的具体含义，以及模型搜索后推断和实时政策调整各自需要什么统计保障。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；对新趋势的讨论不等于证明自动化有效，算法细节和选择后推断保证未说明，亦不能推断版本变化。
原文摘要
Our subject is the notion of automated discovery in econometrics. Advances in computer power, electronic communication, and data collection processes have all changed the way econometrics is conducted. These advances have helped to elevate the status of empirical research within the economics profession in recent years, and they now open up new possibilities for empirical econometric practice. Of particular significance is the ability to build econometric models in an automated way according to an algorithm of decision rules that allow for (what we call here) heteroskedastic and autocorrelation robust (HAR) inference. Computerized search algorithms may be implemented to seek out suitable models, thousands of regressions and model evaluations may be performed in seconds, statistical inference may be automated according to the properties of the data, and policy decisions can be made and adjusted in real time with the arrival of new data. We discuss some aspects and implications of these exciting, emergent trends in econometrics.The first version of this paper was written in April 2004 for the 20th Anniversary Issue of Econometric Theory. Helpful comments by the co-editor, Oliver Linton, Benno Pötscher, Brendan Beare, and two referees on the first draft are gratefully acknowledged.