应用指标 这是纽约大学斯特恩分校应用计量经济学的博士学位课程。 该课程比我的微尺度课程（ ）应用得多 除了传统的计量经济学方法之外，本课程还吸引了有关机器学习的最新文献的联系。 以下教科书可能对其他信息有用： 其他讲座是从各种渠道借来的/被盗的 这些是更高级的治疗方法： 该课程的概要如下： 介绍性时间序列 极值估计I：MLE和M估计器 极值估计II：GMM估计器 增量法和自举 非参数简介：kNN，内核等。 模型选择和验证/ ML简介：Lasso，Ridge，PCA。 计划评价I：潜在