本研究提出了一种方法，用于在高维度和非稀疏参数下一致地估计个体因果效应的数量。通过假设效应的隐式稀疏性，展示了理论上的一致性等理想性质的实现性。利用这种假设，开发了一种专门用于估计个体因果效应的方法，并证明了估算量的一致性。通过模拟研究确认了所提出方法的合理性。

本文提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，通过拟合全局预测模型并以预测准确性为主要元素构建聚类分区。该方法可用于选择聚类数量，并可与任何类回归模型结合使用。模拟研究表明，该方法优于其他替代技术，应用于多个标准基准数据集的聚类中也产生了良好的结果。

本文提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，通过拟合全局预测模型并以预测准确性为主要元素构建聚类分区。该方法可用于选择聚类数量，并可与任何类回归模型结合使用。模拟研究表明，该方法优于其他替代技术，应用于标准基准数据集的聚类中也产生了良好的结果。