The Construction and Evaluation of Optimal Targeting using Causal Machine Learning in Economics

Research Project

Project/Area Number	24K04823
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Senshu University
Principal Investigator	CHEN Jauer 専修大学, 経済学部, 准教授 (70837757)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	因果的機械学習 / ターゲティング / 計量経済学
Outline of Research at the Start	因果的機械学習を駆使して、異質処置効果を推定し、最適なターゲティングル一ルを開発することを目指します。電子商取引企業との協力で、マーケティング戦略を目的としたA/Bテストを行い、デジタルランダム化比較試験データを生成します。このデータと因果的機械学習手法を活用し、異質効果を特定し、観察可能な特徴または潜在的な因子に基づいて特定のターゲティングルールを提案する。ターゲティングルールの効率をさらに評価するため、A/Bテストを再実施します。この反復的なアプローチ、または adpative experiments により、さまざまなターゲティングルールを並置し、その有効性を確認します。