含大量生成控制变量的回归分析

该研究针对控制内生性的变量属于潜在变量的线性回归场景，证明利用不同 AI/ML 方法生成足够丰富的代理控制变量，无需验证数据即可一致估计目标参数。研究对比了直接纳入全部代理变量、提取因子控制、工具变量估计及非线性变体等方案，推导了各方法的隐式估计目标与适用条件，并提供了实践建议。