論文の概要: Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14249v4
• Date: Fri, 30 May 2025 16:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 18:39:35.391932
• Title: Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression
• Title（参考訳）: Nested Nonparametric Instrumental Variable Regression
• Authors: Isaac Meza, Rahul Singh,
• Abstract要約: ショートパネルデータモデルにおけるいくつかの因果パラメータは、ネストされた非パラメトリックインスツルメンタル変数回帰(ネステッドNPIV)の機能である 最近の例では、アクセシブ、時間変化、およびプロキシ変数を用いて識別される長期的な治療効果がある。 ネストしたNPIVに対する平均平方レートと、最近同定された因果パラメータに対する効率的な推論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2984209387877628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several causal parameters in short panel data models are functionals of a nested nonparametric instrumental variable regression (nested NPIV). Recent examples include mediated, time varying, and long term treatment effects identified using proxy variables. In econometrics, examples arise in triangular simultaneous equations and hedonic price systems. However, it appears that explicit mean square convergence rates for nested NPIV are unknown, preventing inference on some of these parameters with generic machine learning. A major challenge is compounding ill posedness due to the nested inverse problems. To limit how ill posedness compounds, we introduce two techniques: relative well posedness, and multiple robustness to ill posedness. With these techniques, we provide explicit mean square rates for nested NPIV and efficient inference for recently identified causal parameters. Our nonasymptotic analysis accommodates neural networks, random forests, and reproducing kernel Hilbert spaces. It extends to causal functions, e.g. heterogeneous long term treatment effects.
• Abstract（参考訳）: ショートパネルデータモデルにおけるいくつかの因果パラメータは、ネストされた非パラメトリックな機器変数回帰(ネステッドNPIV)の機能である。 最近の例では、アクセシブ、時間変化、およびプロキシ変数を用いて識別される長期的な治療効果がある。 エコノメトリでは、三角形の同時方程式やヘドニックな価格体系に例が現れる。 しかし、ネストされたNPIVの平均2乗収束率は不明であり、汎用機械学習によるこれらのパラメータの推測を妨げている。 大きな課題は、ネストされた逆問題のために不適切な姿勢を複合することである。 本研究は, 相対的ウェルポッドネスと多重ロバストネスの2つの手法を導入する。 これらの手法により、ネストしたNPIVに対する平均平方レートと、最近同定された因果パラメータに対する効率的な推論を提供する。 我々の漸近解析は、ニューラルネットワーク、ランダムな森林、および再現されたカーネルヒルベルト空間に対応している。 因果的機能、例えば不均一な長期治療効果に拡張する。

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