基于回归树模型的异质性因果效应估计

"毕业论文.docx" 这篇硕士学位论文深入探讨了基于回归树模型的异质性因果效应估计。在当今学术界，因果关系的研究已经成为多个领域的重要议题，然而，大多数研究侧重于探究整体平均因果效应，而对个体间的异质性因果效应关注较少。论文作者指出，因果推断与机器学习在探究复杂现象方面存在着紧密联系。 论文首先概述了反事实框架下的因果推断模型，这是一种常用的因果关系分析方法。然而，这种方法依赖于理想的实验条件，而实际中我们往往只能获取观察性数据，这些数据可能无法满足模型的假设。因此，作者介绍了两种在处理观察性数据时广泛应用且效果显著的匹配方法：倾向得分匹配（PSM）和广义精确匹配（CEM）。这两种方法通过调整协变量，使实验组和对照组具备可比性，从而更准确地评估因果效应。 回归树模型在此处发挥关键作用，它能够识别和捕捉数据中的非线性结构和交互效应，从而帮助估计异质性因果效应。尽管回归树可能会增加估计的方差，但通过交叉验证这一数据驱动的技术，可以有效地平衡偏差和方差，提高估计的精度。 论文最后以一个实际的应用场景为例，即线上策略的实验数据，展示了如何运用上述方法来探索和解释异质性因果效应。作者详细阐述了异质性因果效应的估计步骤，并讨论了在特定业务环境中具有显著负向效应的情况，这为理解和优化策略提供了重要参考。 这篇论文不仅对因果推断的理论进行了深入研究，还提供了实用的统计工具和技术，为在现实世界中识别和分析异质性因果效应提供了一条有效路径。