https://www.aieconlab.com/tags/econometrics/Recent content in ECONOMETRICS on AIEconLabHugo -- gohugo.ioko-KRWed, 05 Aug 2026 09:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_dml_401k/Wed, 05 Aug 2026 09:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_dml_401k/DML의 작동 원리를 오차 항등식의 각 항을 직접 측정해 설명하고, 원 논문의 401(k) 사례를 같은 데이터로 재추정한다. 공변량을 조정하지 않았을 때 19,559달러인 평균 차이는 유연하게 조정하면 그 값의 약 40–51%로 낮아진다.https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/Tue, 14 Jul 2026 10:00:00 +0900https://www.aieconlab.com/post/analysis_prediction_vs_causation/3년 전 이 블로그는 AI의 정의와 머신러닝의 분류를 다루면서, 각 방법론을 경제학의 시각으로 해석하는 시리즈를 예고한 바 있습니다. 본 글은 그 시리즈의 세 번째 편으로, 머신러닝의 중심에 있는 지도학습(supervised learning)을 다룹니다. 논의의 출발점은 다음의 명제입니다. 지도학습은 예측의 도구이며, 경제학의 많은 질문은 예측이 아니라 인과의 질문입니다.