論文の概要: Policy design in experiments with unknown interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08174v6
• Date: Thu, 24 Feb 2022 18:52:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:25:35.031336
• Title: Policy design in experiments with unknown interference
• Title（参考訳）: 未知干渉実験における政策設計
• Authors: Davide Viviano
• Abstract要約: 流出効果の存在下での福祉最大化政策の評価と推定のための実験的設計を提案する。 達成可能な最大福祉と推定政策で評価された福祉の相違について、強い小さめの保証を導き出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an experimental design for estimation and inference on welfare-maximizing policies in the presence of spillover effects. I consider a setting where units are organized into a finite number of large clusters and interact in unknown ways within each cluster. As a first contribution, I introduce a single-wave experiment which, by carefully varying the randomization across pairs of clusters, estimates the marginal effect of a change in treatment probabilities, taking spillover effects into account. Using the marginal effect, I propose a practical test for policy optimality. The idea is that researchers should report the marginal effect and test for policy optimality: the marginal effect indicates the direction for a welfare improvement, and the test provides evidence on whether it is worth conducting additional experiments to estimate a welfare-improving treatment allocation. As a second contribution, I design a multiple-wave experiment to estimate treatment assignment rules and maximize welfare. I derive strong small-sample guarantees on the difference between the maximum attainable welfare and the welfare evaluated at the estimated policy, which converges linearly in the number of clusters and iterations. Simulations calibrated to existing experiments on information diffusion and cash-transfer programs show welfare improvements up to fifty percentage points.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,汚濁効果を考慮した福祉最大化政策の見積もりと推論に関する実験設計を提案する。 ユニットが有限個の大きなクラスタに編成され、各クラスタ内で未知の方法で相互作用する設定を考えます。 まず,一対のクラスター間でランダム化を慎重に変化させることで,治療確率の変化の限界効果を推定し,流出効果を考慮した単一波実験を紹介する。 限界効果を用いて、政策最適性の実践的なテストを提案する。 限界効果は、福祉改善の方向性を示し、このテストは、福祉改善の処置割り当てを見積もるための追加実験を行う価値があるかどうかを示す証拠を提供する。 第2の貢献として,治療割当ルールを推定し,福祉を最大化するマルチウェーブ実験をデザインした。 クラスタ数とイテレーション数に線形に収束する推定政策において,達成可能な最大福祉と評価された福祉の差について,強い小サンプル保証を導出する。 情報拡散と現金送金プログラムに関する既存の実験に校正されたシミュレーションは、50ポイントまでの福祉改善を示している。

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