双重机器学习（DoubleMachineLearning,DML）是一种近年来在因果推断领域备受关注的方法，它通过结合机器学习算法与半参数理论，能够有效估计处理效应（TreatmentEffect）。为了验证DML方法在不同数据生成过程下的表现，蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）成为一种重要的评估手段。杨利雄的研究聚焦于利用蒙特卡洛模拟来系统考察DML在处理效应估计中的稳健性、偏差和方差等统计性质。通过模拟不同场景（如非线性关系、高维协变量、异质性处理效应等），该研究为实证研究者提供了关于DML方法适用性和局限性的重要参考，并为改进估计方法提供了理论依据。