論文の概要: Forecasting Algorithms for Causal Inference with Panel Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03489v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 10:23:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 13:55:59.166483
• Title: Forecasting Algorithms for Causal Inference with Panel Data
• Title（参考訳）: パネルデータを用いた因果推論のための予測アルゴリズム
• Authors: Jacob Goldin, Julian Nyarko, Justin Young
• Abstract要約: 我々は、時系列予測(N-BEATSアルゴリズム)のために新たに開発されたディープニューラルネットワークを用いる。 本手法は, 後処理期間における処理単位の「合成」未処理バージョンを予測するために, 制御単位の先行値を組み込むことにより, 従来の時系列アプリケーションから適応する。 その結果、従来の双方向固定効果や合成制御手法よりも、様々な設定で優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6204795984450167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conducting causal inference with panel data is a core challenge in social science research. Advances in forecasting methods can facilitate this task by more accurately predicting the counterfactual evolution of a treated unit had treatment not occurred. In this paper, we draw on a newly developed deep neural architecture for time series forecasting (the N-BEATS algorithm). We adapt this method from conventional time series applications by incorporating leading values of control units to predict a "synthetic" untreated version of the treated unit in the post-treatment period. We refer to the estimator derived from this method as SyNBEATS, and find that it significantly outperforms traditional two-way fixed effects and synthetic control methods across a range of settings. We also find that SyNBEATS attains comparable or more accurate performance relative to more recent panel estimation methods such as matrix completion and synthetic difference in differences. Our results highlight how advances in the forecasting literature can be harnessed to improve causal inference in panel settings.
• Abstract（参考訳）: パネルデータによる因果推論は、社会科学研究の核となる課題である。 予測手法の進歩は、治療を行わない治療単位の反事実的進化をより正確に予測することで、この課題を促進できる。 本稿では,時系列予測(N-BEATSアルゴリズム)のためのニューラルアーキテクチャを新たに開発した。 本手法は, 後処理期間における処理単位の「合成」未処理バージョンを予測するために, 制御単位の先行値を組み込むことにより, 従来の時系列アプリケーションから適応する。 本手法から導出した推定器をシンビートと呼び,従来の2方向固定効果や合成制御法を大きく上回っていることを見出した。 また,SyNBEATSは,行列補完や相違点の合成等,最近のパネル推定手法と比較して,同等あるいはより正確な性能が得られることがわかった。 本研究は,パネル設定における因果推論を改善するために,予測文学の進歩をいかに活用できるかを強調した。

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