Choosing Who Chooses: Selection-Driven Targeting in Energy Rebate Programs
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选择谁选择：能源回扣计划中选择驱动的目标
DOI：
10.3386/w30469
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sasaki Shusaku
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ida Takanori;Ishihara Takunori;Ito Koichiro;Kido Daido;Kitagawa Toru;Sakaguchi Shosei;Sasaki Shusaku
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使用回扣和机器学习来促进节能行为的现场实验。
DOI：
10.1257/rct.6139
发表时间：
2020
期刊：
AEA Randomized Controlled Trials
影响因子：
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作者：
Takunori Ishihara
通讯作者：
Takunori Ishihara
关于治疗效果异质性的机器学习：以家庭能源使用为例
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
Christopher R. Knittel;S. Stolper
通讯作者：
S. Stolper
通过市场设计瞄准实物转移：公共住房分配的揭示性偏好分析
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
D. Waldinger
通讯作者：
D. Waldinger
风险评估：在不确定的世界中支持公共政策
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
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影响因子：
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作者：
J. Agius;M. Bonazountas;G. Karagiannis;Elena Krikigianni;C. Tsiakos
通讯作者：
C. Tsiakos
瞄准、筛选和保留：来自加州食品券计划的证据
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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作者：
Matt Unrath
通讯作者：
Matt Unrath