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文档摘要

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高维面板数据估计机器学习方法

一、引言

在数字技术与大数据分析快速发展的背景下，社会科学、管理学、经济学等领域的实证研究正面临数据形态的深刻变革。传统面板数据（PanelData）通常以“小维度、大样本”为特征，即关注有限变量在多个时间点或个体上的观测；而如今，随着传感器、数据库和信息系统的普及，研究数据逐渐呈现“高维度”特征——变量数量可能达到数十甚至数百个，远超传统模型可处理的范围，形成“高维面板数据”。这类数据不仅包含时间（T）和个体（N）两个维度的信息，更因变量（K）数量的激增（K可能接近或超过N或T），对传统计量经济学方法提出了严峻挑战。

传统面板数据估计方法（如固定效应模型、随机