論文の概要: Synthetic Blips: Generalizing Synthetic Controls for Dynamic Treatment Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11003v2
- Date: Wed, 01 Oct 2025 21:07:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 19:26:07.770779
- Title: Synthetic Blips: Generalizing Synthetic Controls for Dynamic Treatment Effects
- Title（参考訳）: 合成リップ:動的処理効果のための一般化された合成制御
- Authors: Anish Agarwal, Sukjin Han, Dwaipayan Saha, Vasilis Syrgkanis, Haeyeon Yoon,
- Abstract要約: 一般的な処理シーケンスで収集したパネルデータから単位特異的な処理効果を推定する。
実装が容易で,望ましい特性が得られる推定アルゴリズムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.164399074531234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a generalization of the synthetic control and interventions methods to the setting with dynamic treatment effects. We consider the estimation of unit-specific treatment effects from panel data collected under a general treatment sequence. Here, each unit receives multiple treatments sequentially, according to an adaptive policy that depends on a latent, endogenously time-varying confounding state. Under a low-rank latent factor model assumption, we develop an identification strategy for any unit-specific mean outcome under any sequence of interventions. The latent factor model we propose admits linear time-varying and time-invariant dynamical systems as special cases. Our approach can be viewed as an identification strategy for structural nested mean models -- a widely used framework for dynamic treatment effects -- under a low-rank latent factor assumption on the blip effects. Unlike these models, however, it is more permissive in observational settings, thereby broadening its applicability. Our method, which we term synthetic blip effects, is a backwards induction process in which the blip effect of a treatment at each period and for a target unit is recursively expressed as a linear combination of the blip effects of a group of other units that received the designated treatment. This strategy avoids the combinatorial explosion in the number of units that would otherwise be required by a naive application of prior synthetic control and intervention methods in dynamic treatment settings. We provide estimation algorithms that are easy to implement in practice and yield estimators with desirable properties. Using unique Korean firm-level panel data, we demonstrate how the proposed framework can be used to estimate individualized dynamic treatment effects and to derive optimal treatment allocation rules in the context of financial support for exporting firms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 動的処理効果を有する設定に対する合成制御法と介入法の一般化を提案する。
一般的な処理シーケンスで収集したパネルデータから単位特異的な処理効果を推定する。
ここでは、各ユニットは、潜在的かつ不均一な時間変化の共起状態に依存する適応ポリシーに従って、順次、複数の処理を受信する。
低ランク潜在因子モデル仮定の下では,任意の介入の順序の下で,任意の単位固有平均結果の識別戦略を開発する。
線形時間変化および時間不変の力学系を特別な場合として許容する潜在因子モデルを提案する。
我々のアプローチは、ブリップ効果に対する低ランク潜在因子仮定の下で、構造ネスト平均モデル(動的処理効果のフレームワークとして広く使用されている)の識別戦略と見なすことができる。
しかし、これらのモデルとは異なり、観察的な設定ではより寛容であり、適用可能性を広げる。
本手法は, 各期間における処理のブリップ効果を, 対象単位に対して, 指定された処理を受けた他の単位群のブリップ効果の線形結合として再帰的に表現する, 逆向き誘導法である。
この戦略は、動的処理設定における事前の合成制御と介入方法の素早い適用によって必要となるユニット数の組合せ爆発を回避する。
実装が容易な推定アルゴリズムを提供し、望ましい特性を持つ推定器を出力する。
韓国の独自の企業レベルのパネルデータを用いて,個別化された動的処理効果を推定し,輸出企業に対する金融支援の文脈で最適な処理割り当てルールを導出するために,提案手法をいかに活用するかを実証する。
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