通过机器学习以及模型融合，对需求进行评估。

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简介：
我们对统计学和计算机科学领域的文献进行了深入研究，并采纳了其中若干技术，以应对需求估计的挑战。针对部分模型，我们进一步推导出了新的渐近特性。为了提升样本外预测的准确性，并加速参数的收敛速度，我们设计了一种基于线性回归组合基础模型的方案。这一方法具备诸多优点：它能够有效处理大量潜在的多重共线性变量；它易于扩展到非常庞大的数据集规模；此外，该方法融合了模型选择和参数估计的功能；并且能够灵活地逼近各种非线性函数，即便在回归变量集为高维时，我们也允许引入固定效应。我们利用标准扫描仪面板数据集来阐述我们的方法在估计促销提升方面的应用效果，实验结果表明，我们的估算值在样本外需求预测上的准确度优于一些常用的替代方案。尽管需求估计是驱动我们开展研究的主要应用场景，但这些方法或许能在其他微观计量经济学问题中得到广泛的应用价值。

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