Herramientas para la inferencia causal de encuestas de innovación de corte transversal con variables continuas o discretas: Teoría y aplicaciones

Alex Coad*, Dominik Janzing, Paul Nightingale

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抄録

This paper presents a new statistical toolkit by applying three techniques for data-driven causal inference from the machine learning community that are little- known among economists and innovation scholars: a conditional independencebased approach, additive noise models, and non-algorithmic inference by hand. We include three applications to CIS data to investigate public funding schemes for R & D investment, information sources for innovation, and innovation expenditures and firm growth. Preliminary results provide causal interpretations of some previously- observed correlations. Our statistical 'toolkit' could be a useful complement to existing techniques.

寄稿の翻訳タイトルTools for causal inference from cross-sectional innovation surveys with continuous or discrete variables: Theory and applications
本文言語Spanish
ページ(範囲)779-808
ページ数30
ジャーナルCuadernos de Economia (Colombia)
37
75
DOI
出版ステータスPublished - 2018
外部発表はい

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  • 人文科学(その他)
  • 社会科学(その他)
  • 経済学、計量経済学および金融学(全般)

フィンガープリント

「Herramientas para la inferencia causal de encuestas de innovación de corte transversal con variables continuas o discretas: Teoría y aplicaciones」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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