論文の概要: Doubly Robust Semiparametric Difference-in-Differences Estimators with High-Dimensional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03151v1
• Date: Mon, 7 Sep 2020 15:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 03:13:53.100249
• Title: Doubly Robust Semiparametric Difference-in-Differences Estimators with High-Dimensional Data
• Title（参考訳）: 高次元データを用いた二重ロバスト半パラメトリック差分推定器
• Authors: Yang Ning and Sida Peng and Jing Tao
• Abstract要約: 不均一な治療効果を推定するための2段半パラメトリック差分差分推定器を提案する。 第1段階では、確率スコアを推定するために、一般的な機械学習手法が使用できる。 第2段階ではパラメトリックパラメータと未知関数の両方の収束率を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.27393561231633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a doubly robust two-stage semiparametric difference-in-difference estimator for estimating heterogeneous treatment effects with high-dimensional data. Our new estimator is robust to model miss-specifications and allows for, but does not require, many more regressors than observations. The first stage allows a general set of machine learning methods to be used to estimate the propensity score. In the second stage, we derive the rates of convergence for both the parametric parameter and the unknown function under a partially linear specification for the outcome equation. We also provide bias correction procedures to allow for valid inference for the heterogeneous treatment effects. We evaluate the finite sample performance with extensive simulation studies. Additionally, a real data analysis on the effect of Fair Minimum Wage Act on the unemployment rate is performed as an illustration of our method. An R package for implementing the proposed method is available on Github.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,二次元データを用いて不均質な処理効果を推定するための2段階半パラメトリック差分推定器を提案する。 我々の新しい推定器はミスの特定をモデル化するのに堅牢であり、観測よりも多くの回帰器を必要としない。 第1段階では、確率スコアを推定するために、一般的な機械学習手法が使用できる。 第2段階では、パラメトリックパラメータと未知関数の両方に対する収束率を、結果方程式の部分的に線形な仕様の下で導出する。 また,不均質な治療効果の正当な推論を可能にするためのバイアス補正手順も提供する。 有限サンプル性能を広範囲なシミュレーションにより評価する。 また, 失業率に対する公正な最小賃金法の効果に関する実データ分析を, 本手法の例証として行った。 提案手法を実装するためのRパッケージがGithubで公開されている。

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