老师同学们大家好，由于双重机器学习及因果推断顶刊常用常发，因此我们团队将双重机器学习及因果推断的整个流程进行了梳理，使用的操作软件为stata，分为双重机器学习及因果推断理论基础、双重机器学习及因果推断核心步骤与实现流程、 双重机器学习及因果推断文献案例实践应用（毕竟大家学习的目的是为了发顶刊论文，非停留在理论层面而是真正的论文用的上）。并且配套ppt讲义+案例+数据+代码+全流程视频进行讲解，代码和数据都是精简化并且每个都配备视频演示，资料非常非常详细且通俗易懂，大家只要将变量改为自己的变量进行套用即可，我们保证大家看了这份资料后能够完全掌握双重机器学习及因果推断并且能够轻而易举的用到自己的写作上，与此同时对于要在以后要在高校工作的老师和博士来说或者想快速发表期刊论文的同学（方法创新是最容易发表的），只会stata的一些普通的方法（如基本回归或者did）会使自己文章已经过于普通，而双重机器学习及因果推断是未来方法的创新和趋势，掌握此方法容易发表好文章；
此资料不仅有配套讲义+理论解析+案例+数据+代码，我们还为此录制了5个多小时讲解视频（时间是学习的恰到好处，由于代码的运行等待时间长，我们将无效等待时间都给大家去掉，无废话精简版太长和太短都不好，5个多小时纯纯干货！），原因在于有些同学属于初学者，双重机器学习及因果推断是一个比较系统复杂的方法，只拥有代码或者数据在使用过程中可能会出现报错情况，自己无法解决只能到处询问，甚至部分同学的代码和数据都是从别的地方摘取而来，并不能运用到论文写作中，也不能确保这些代码是否为规范。为了展示资料准确性和学术的严谨性，我们stata的操作过程进行了录制讲解，这和数据和代码全方便的配套，360度全方位解读双重机器学习及因果推断，全部使用视频讲解方式会使大家更容易接受和学习，这将大大提高同学们的学习效率！
为了确保大家真正能够对资料进行使用，我们还从学校里找来了三名非本专业的学生（艺术性、体育和工业工程），在他们的建议下我们进行了研发和修改真正适合大家学习资料。我们展示的课程每一个都讲解的十分详细，这是全部双重机器学习及因果推断的方方面面，内容做的非常规范，做产品对用户负责，对自己的信誉负责！本资料将价格定在极低水平（大家可以对比一下所在城市的物价和人工），原因是想让更多的用户参与学习，也希望此资料能够解决更多用户的科研问题，提高更多科研人员的科研效率！
资料的主要内容有：
1、stata安装包及详细安装教程（全文软件使用的是stata）
2、安装命令大全：论文实证全部配套的安装命令、外部命令（放到指定文件夹即可使用，永久无需安装）
3、 双重机器学习及因果推断理论基础 ：
（1）双重机器学习及因果推断基本定义
（2）双重机器学习及因果推断关键数学原理
（3） 双重机器学习及因果推断与传统方法的对比优势
（4）双重机器学习及因果推断挑战与未来方向
4、 双重机器学习及因果推断核心步骤与实现流程 ：
（1）核心步骤
（2）stata基本代码ddml讲解
（3）示例数据代码运行展示如以下七种（并且教大家如何替换）
（一）Lasso
（二）梯度提升（GBM）
（三）随机森林
（四）神经网络
（五）支持向量机（SVM）
（六）弹性网络
（七）岭回归
5、双重机器学习及因果推断文献案例实践应用 （真正能够结合使用才是最关键） ：
（1）双重机器学习及因果推断应用场景分析
（2）重要文献讲解（蒋老师的文献是双重机器学习政策评估文献的经典代表，因此对此文献进行全文讲解（选题摘要文献综述及实证均有），手把手教大家写一篇顶刊论文）
蒋金荷,黄珊.贸易新业态对绿色技术创新的影响研究——来自跨境电商综合试验区政策的证据[J].数量经济技术经济研究,2024,41(12):133-154.
（3）其他文献双重机器学习讲解及案例应用（实证运行和相关方法分析，目的是归纳总结概括，让大家更加能够学会使用）：
[1]张涛,李均超.网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断[J].数量经济技术经济研究,2023,40(04):113-135.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.20230310.005.[2]张科,熊子怡.法律制度完善、跨区域合作与省际边界地区绿色发展——来自《旅游法》实施的准自然实验[J].数量经济技术经济研究,2024,41(12):47-67.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.20240926.003.
[3]王茹婷,彭方平,李维,等.打破刚性兑付能降低企业融资成本吗？[J].管理世界,2022,38(04):42-64.
[4]魏建,薛启航,王慧敏,等.银行监管处罚如何影响企业创新[J].中国工业经济,2024,(07):105-123.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2024.07.005.
[5]韩先锋,勾亚楠,肖远飞,等.数字生态文明建设中制度创新的力量：政策协同赋能的视角[J].中国工业经济,2024,(11):62-80.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2024.11.004.[6]蔡运坤,周京奎,袁旺平.数据要素共享与城市创业活力——来自公共数据开放的经验证据[J].数量经济技术经济研究,2024,41(08):5-25.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.20240619.004.
[7]杨思莹,白桦,李政.供应链金融提高了企业供应链效率吗——基于双重机器学习的因果推断[J].财经科学,2025,(02):57-73.
[8]王红建,张科,李青原.金融科技的经济稳定器作用：金融加速器理论的视角[J].经济研究,2023,58(12):4-21.
[9]曹雨暄,岳立,潘均柏.美国制裁、双轮驱动与中国关键核心技术突破——基于双重机器学习的因果推断[J].中国科技论坛,2025,(03):164-176.DOI:10.13580/j.cnki.fstc.2025.03.006.
[10]徐红丹,王玖河.人工智能与制造企业新质生产力——基于双重机器学习模型[J/OL].软科学,1-14[2025-04-10].
[11]Ahrens, A., Hansen, C., Schaffer, M., & Wiemann, T. (2023). Double/debiased machine learning in Stata. IZA DP, (15963).
[12]Chernozhukov, Victor, et al. "Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters." (2018): C1-C68.
此资料购买后可以开票，购买页面即可申请，只会stata简单方法会使自己文章已经过于普通，而双重机器学习是未来方法的创新和趋势，掌握机器学习容易发表好文章！
资料的精髓在于视频，视频已经采取高精湛技术加密，但是丝毫不影响老师和同学们使用和观看，会影响同行用于商业用途，另外出售别人的音频视频就是国家认定的违法侵权，为了避免不必要的金钱和时间损失，用于商业用途的同行业竞争者请勿打扰。
