Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression: Long Term, Mediated, and Time Varying Treatment Effects

Konsep Inti

Efficient estimation and inference for causal parameters using nested nonparametric instrumental variable regression.

Abstrak

Die Arbeit untersucht die Schätzung von kausalen Parametern unter Verwendung von Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression (NPIV) für langfristige, vermittelte und zeitlich variierende Behandlungseffekte. Es werden neue Schätzverfahren vorgeschlagen und deren Effizienz demonstriert. Die Theorie der Nested NPIV wird entwickelt, um die Herausforderungen der Schätzung in komplexen Modellen zu bewältigen. Die Arbeit bietet Einblicke in die Anwendung von Machine Learning für die Schätzung kausaler Effekte in Wirtschaftsdaten.
Structure:

Abstract
Introduction
Model Overview
Nested NPIV Estimator for Causal Inference
Finite Sample Analysis

Statistik

Es scheint, dass keine Konsistenzresultate für die nested NPIV-Funktion h0 bekannt sind, was die semiparametrische Schätzung und Inferenz des kausalen Parameters θ0 verhindert.
Unsere schwächsten Ergebnisse erfordern nur eine permissive Annahme: Der Funktionenraum H, der bei der Schätzung verwendet wird, ist nicht zu komplex und erfüllt eine kritische Radiusbedingung.
Unsere stärksten Ergebnisse erfordern zusätzlich eine neue Bedingung: Die nested inversen Probleme haben ein gut verhaltenes relatives Maß der schlechten Stellung, das wir in Abschnitt 3 formalisieren.

Kutipan

"Unsere Hauptbeitrag ist eine Theorie der Nested NPIV, die verhindert, dass die schlechte Stellung sich auf komplexe Weise verschlimmert und optimistisch für die kausale Inferenz ist."

Wawasan Utama Disaring Dari

Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression

by Isaac Meza,R... pada arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2112.14249.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie können die vorgeschlagenen Schätzverfahren auf andere komplexe Modelle angewendet werden

Die vorgeschlagenen Schätzverfahren können auf andere komplexe Modelle angewendet werden, indem sie an die spezifischen Merkmale und Anforderungen dieser Modelle angepasst werden. Zum Beispiel können verschiedene Regularisierungstechniken oder Funktionenräume verwendet werden, um die Schätzungen für spezifische Strukturen oder Daten anzupassen. Darüber hinaus können die Konzepte der sequenziellen und simultanen Schätzung auf verschiedene Modellierungsansätze angewendet werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Schätzungen zu verbessern. Durch die Anpassung der Schätzverfahren an die spezifischen Anforderungen anderer komplexer Modelle können Forscher flexiblere und präzisere Schätzungen für eine Vielzahl von Anwendungen in der Wirtschaftsforschung erhalten.

Welche Auswirkungen haben die Ergebnisse auf die Wirtschaftsforschung im Allgemeinen

Die Ergebnisse dieser Arbeit haben weitreichende Auswirkungen auf die Wirtschaftsforschung im Allgemeinen. Indem sie neue Schätzverfahren für komplexe kausale Modelle vorstellen, ermöglichen sie es Forschern, präzisere und flexiblere Schätzungen für verschiedene kausale Parameter zu erhalten. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit von Programmbewertungen, Politikanalysen und anderen wirtschaftlichen Untersuchungen zu verbessern. Darüber hinaus tragen die Erkenntnisse dieser Arbeit dazu bei, die Methoden der kausalen Inferenz zu erweitern und zu verbessern, was zu einem besseren Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in komplexen wirtschaftlichen Zusammenhängen führen kann.

Inwiefern könnten die Erkenntnisse dieser Arbeit die Entwicklung von Machine Learning in der kausalen Inferenz vorantreiben

Die Erkenntnisse dieser Arbeit könnten die Entwicklung von Machine Learning in der kausalen Inferenz vorantreiben, indem sie neue Ansätze und Techniken für die Schätzung komplexer kausaler Modelle vorstellen. Indem sie die Anwendung von Machine Learning auf nested NPIV und andere komplexe Modelle demonstrieren, eröffnen sie neue Möglichkeiten für die Anwendung von Machine Learning in der Wirtschaftsforschung. Die Betonung von nichtparametrischen Schätzverfahren, Regularisierungstechniken und robusten Inferenzmethoden trägt dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit von Machine Learning in der kausalen Inferenz zu verbessern. Diese Erkenntnisse könnten dazu beitragen, die Methoden der kausalen Inferenz weiter zu verfeinern und die Anwendung von Machine Learning in der Wirtschaftsforschung zu stärken.