又火了! 从现在起, 你妈妈确实不用再担心你找不到工具变量了, 也不用担心选控制变量了.

主要观点总结

文章介绍了如何使用大型语言模型（LLMs）辅助寻找工具变量（IVs）并应用于因果推断中的其他变量选择问题。文章讨论了LLMs在寻找工具变量方面的创造性与系统性搜索能力，及其在控制变量、断点回归设计中的运行变量等其他因果推断方法中的应用。文章还探讨了LLMs如何促进对工具变量有效性的反思与论证，以及其在拓展控制变量或运行变量思路方面的作用。

关键观点总结

关键观点1: 文章主旨

介绍大型语言模型（LLMs）在计量经济学中的工具变量（IVs）寻找及其他因果推断方法的应用，包括其创造性与系统性搜索能力，以及促进对工具变量有效性的反思与论证的作用。

关键观点2: LLMs在寻找工具变量方面的应用

LLMs通过叙述推理与角色扮演，模拟经济主体的决策过程，有助于研究者系统地发掘工具变量。例如，构造多步骤提示和采用角色扮演形式让模型从个体决策者的角度思考。

关键观点3: LLMs在因果推断中的其他应用

LLMs还应用于寻找控制变量、断点回归设计中的运行变量，以及强化变量筛选与验证。通过模拟研究者思辨的过程，LLMs有助于论证工具变量的有效性。

关键观点4: LLMs的益处

LLMs可以快速且系统地搜索工具变量，增加发现多个工具变量的机会，提高实际数据的可用性。此外，它还可以模拟人类研究者的启发式过程，激发研究者的创造性思维。

关键观点5:

计量经济圈组织了一个计量社群，拥有热情互助、前沿趋势、社科资料等方面的特征。建议积极进取和有强烈研习激情的中青年学者到社群交流探讨。

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