Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Control As Online Linear Regression

論文の概要: Synthetic Control As Online Linear Regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08426v1
Date: Thu, 17 Feb 2022 03:10:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-19 02:44:39.838201
Title: Synthetic Control As Online Linear Regression
Title（参考訳）: オンライン線形回帰としての合成制御
Authors: Jiafeng Chen
Abstract要約: 我々はFTL(Follow-The-Leader)の例として合成制御を認識する差分データに対する合成制御は、オラクル重み付き差分差分とほぼ同等に動作する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper notes a simple connection between synthetic control and online learning. Specifically, we recognize synthetic control as an instance of Follow-The-Leader (FTL). Standard results in online convex optimization then imply that, even when outcomes are chosen by an adversary, synthetic control predictions of counterfactual outcomes for the treated unit perform almost as well as an oracle weighted average of control units' outcomes. Synthetic control on differenced data performs almost as well as oracle weighted difference-in-differences. We argue that this observation further supports the use of synthetic control estimators in comparative case studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,合成制御とオンライン学習の単純な関係について述べる。具体的には、FTL(Follow-The-Leader)の例として合成制御を認識する。オンライン凸最適化における標準結果から, 対向的な結果が選択された場合でも, 処理単位に対する対実結果の合成制御予測は, 制御単位の結果のオラクル重み付き平均とほぼ同等に実行されることが示唆された。差分データに対する合成制御は、オラクル重み付き差分差分とほぼ同等に動作する。この観察は、比較ケーススタディにおける合成制御推定器の使用をさらに支援していると論じる。

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