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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
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化学品安全技术说明书
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人工智能、税收和估值
1.最高法院很久以前就指出，“价值证据在很大程度上是一个见仁见智的问题，尤其是对于房地产而言。” Mont.Ry.Co. v. Warren，137 U.S. 348, 353 (1890)。参见，例如，Leandra Lederman，《估价对税务管理的挑战》，96 N OTRE D AME L. R EV 。1495, 1496 (2021)（“估价问题在今天仍然具有挑战性。”）；Chelcie C. Bosland，《折衷税收估价》，19 T AX L. R EV 。77, 77 (1963)（“联邦税务管理中最困难的问题之一是确定没有可确定的市场报价的所有权权益的价值，例如家族式企业的股票。”）；James R. Repetti，评论，一切都与估值有关，53 T.C. L. R. 。607, 608 (2000)（“理想的所得税将根据财富的积累来衡量收入，从而消除实现要求造成的扭曲。然而，许多人已经观察到，年度估值过程的复杂性使得全面的累积税不切实际。”（省略脚注））。2.比较 Legg v. Comm'r，145 T.C.344 (2015)（纳税人声称他们为保护地役权所做的慈善捐赠可享受 1,418,500 美元的慈善扣除额；但是，美国国税局声称该捐赠的公平市场价值为 0 美元），Cavallaro v. Comm'r, 108 T.C.M.(CCH) 287 (2014)（关于已婚纳税人工具和机械制造公司与其儿子成立的公司之间的合并交易，纳税人声称没有做出应税赠与，而事实上，美国国税局认为该赠与的公平市场价值为 2960 万美元）。3.法院每年审理的估价税案件数量惊人。举例来说，国家事务局定期发布直接涉及估值问题的综合文件（例如，CAROL A. K ELLEY，《估值：一般和房地产》（2003 年）；LOUIS A. M EZZULLO，《公司股票估值》（2006 年））以及其他间接涉及估值问题的文件（例如，BRIAN D. L EPARD，《第 482 条分配：法典和法规中的一般原则》（2005 年））。这一主张的进一步证据是，十大诉讼最多的税务问题之一是符合慈善扣除条件的财产的公平市场价值。例如，参见，纳税人 DVOC。4 。参见，例如，Joshua D. Blank，《税收透明度的时机》，90 S. C AL。S ERV .，国家纳税人维权人士向国会提交的 2018 年年度报告，第 76 页（2019 年），https://www.taxpayeradvocate.irs.gov/wp-content/uploads/2020/07/ARC18_ExecSummary.pdf [https://perma.cc/R583-MUG7]（将慈善捐款扣除列为第八大诉讼问题）。L. R EV .449, 516 (2017)（“针对最近关于美国主要公司实际税率较低的热门新闻报道，一些人将预约定价协议称为‘慷慨的交易’，即‘美国国税局通过以远低于转让定价调整的价格达成交易而损失收入。'”（省略脚注））。
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