• Medientyp: E-Book
  • Titel: Omitted variable bias of Lasso-based inference methods : a finite sample analysis
  • Beteiligte: Wüthrich, Kaspar [Verfasser:in]; Zhu, Ying [Verfasser:in]
  • Körperschaft: University of California, San Diego, Department of Economics
  • Erschienen: San Diego: Department of Economics, UC San Diego, [2022]
    [Ithaca, New York]: Cornell University, [2022]
  • Erschienen in: Recent work / Department of Economics, UC San Diego
  • Ausgabe: This version: September 14, 2021
  • Umfang: 1 Online-Ressource (circa 87 Seiten); Illustrationen
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.48550/arXiv.1903.08704
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Lasso ; post double Lasso ; debiased Lasso ; OLS ; omitted variablebias ; size distortions ; nite sample analysis ; Graue Literatur
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Auch erschienen in: The review of economics and statistics https://doi.org/10.1162/rest_a_01128
  • Zugangsstatus: Freier Zugang