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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03489v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 19:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 20:09:36.136770
• 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,処理ユニットが処理を行なわなかったことをより正確に解釈するために,時系列予測のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャ(N-BEATSアルゴリズム)を適用した。 様々な設定において、結果として生じる推定器(SyNBEATS'')は、一般的に用いられるメソッドよりも大幅に優れています。 この推定器の実装は一般公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4628956155379451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conducting causal inference with panel data is a core challenge in social science research. We adapt a deep neural architecture for time series forecasting (the N-BEATS algorithm) to more accurately impute the counterfactual evolution of a treated unit had treatment not occurred. Across a range of settings, the resulting estimator (``SyNBEATS'') significantly outperforms commonly employed methods (synthetic controls, two-way fixed effects), and attains comparable or more accurate performance compared to recently proposed methods (synthetic difference-in-differences, matrix completion). An implementation of this estimator is available for public use. Our results highlight how advances in the forecasting literature can be harnessed to improve causal inference in panel data settings.
• Abstract（参考訳）: パネルデータによる因果推論の実施は、社会科学研究における中核的な課題である。 我々は,処理ユニットが処理を行なわなかったことをより正確に解釈するために,時系列予測のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャ(N-BEATSアルゴリズム)を適用した。 様々な設定において、結果として得られる推定器(`SyNBEATS'')は、一般的な手法(合成制御、双方向の固定効果)よりも大幅に優れ、最近提案された手法(合成差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分差分)よりも高い。 この推定器の実装は一般公開されている。 本結果は,パネルデータ設定における因果推論を改善するために,予測文献の進歩をいかに活用できるかを強調した。

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