Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV and Correcting for the Past

論文の概要: Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV and Correcting for the Past

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06056v3
Date: Fri, 19 Jul 2024 20:48:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 06:25:22.883591
Title: Identifying Causal Effects using Instrumental Time Series: Nuisance IV and Correcting for the Past
Title（参考訳）: インスツルメンタル時系列による因果関係の同定 -第4報と過去の訂正-
Authors: Nikolaj Thams, Rikke Søndergaard, Sebastian Weichwald, Jonas Peters,
Abstract要約: ベクトル自己回帰(VAR)プロセスのような時系列モデルにおけるIV回帰を考察する。 i.d.テクニックの直接的な適用は、過去に依存性を正しく調整しなかったため、一般的には矛盾する。我々は,その一貫性を証明し,その因果効果が分布一般化にどのように用いられるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.49477539101379
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Instrumental variable (IV) regression relies on instruments to infer causal effects from observational data with unobserved confounding. We consider IV regression in time series models, such as vector auto-regressive (VAR) processes. Direct applications of i.i.d. techniques are generally inconsistent as they do not correctly adjust for dependencies in the past. In this paper, we outline the difficulties that arise due to time structure and propose methodology for constructing identifying equations that can be used for consistent parametric estimation of causal effects in time series data. One method uses extra nuisance covariates to obtain identifiability (an idea that can be of interest even in the i.i.d. case). We further propose a graph marginalization framework that allows us to apply nuisance IV and other IV methods in a principled way to time series. Our methods make use of a version of the global Markov property, which we prove holds for VAR(p) processes. For VAR(1) processes, we prove identifiability conditions that relate to Jordan forms and are different from the well-known rank conditions in the i.i.d. case (they do not require as many instruments as covariates, for example). We provide methods, prove their consistency, and show how the inferred causal effect can be used for distribution generalization. Simulation experiments corroborate our theoretical results. We provide ready-to-use Python code.
Abstract（参考訳）: 機器変数(IV)回帰は観測データから因果効果を推定するための機器に依存している。ベクトル自己回帰(VAR)プロセスのような時系列モデルにおけるIV回帰を考察する。 i.d.テクニックの直接的な適用は、過去に依存性を正しく調整しなかったため、一般的には矛盾する。本稿では,時系列データにおける因果関係を一貫したパラメトリック推定に利用できる方程式の同定手法を提案する。ある方法では、余剰なニュアンス共変量を用いて識別可能性を得る(i.d.の場合でさえ興味のあるアイデア)。さらに我々は, ニュアンスIV法や他のIV法を時系列に原則的に適用できるグラフ境界化フレームワークを提案する。我々の手法は、VAR(p)プロセスのホールドを証明したグローバルマルコフプロパティのバージョンを利用する。 VAR(1) プロセスでは、ヨルダン形式に関連する識別可能性条件を証明し、i.d. の場合のよく知られたランク条件と異なる(例えば、共変量ほど多くの楽器を必要としない)。我々は,その一貫性を証明し,その因果効果が分布一般化にどのように用いられるかを示す。シミュレーション実験は、我々の理論結果を裏付ける。使用可能なPythonコードを提供します。

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