論文の概要: Heterogeneous Synthetic Learner for Panel Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14580v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 07:39:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:11:51.674477
- Title: Heterogeneous Synthetic Learner for Panel Data
- Title(参考訳): パネルデータのための不均一な合成学習
- Authors: Ye Shen, Runzhe Wan, Hengrui Cai, Rui Song
- Abstract要約: 本稿では,パネルデータのHTE推定について検討する。
HTE識別可能性の異なる仮定の下で、対応する異種一側および二側合成学習者を提案する。
提案した推定器の収束率を確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.921479975276206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the new era of personalization, learning the heterogeneous treatment
effect (HTE) becomes an inevitable trend with numerous applications. Yet, most
existing HTE estimation methods focus on independently and identically
distributed observations and cannot handle the non-stationarity and temporal
dependency in the common panel data setting. The treatment evaluators developed
for panel data, on the other hand, typically ignore the individualized
information. To fill the gap, in this paper, we initialize the study of HTE
estimation in panel data. Under different assumptions for HTE identifiability,
we propose the corresponding heterogeneous one-side and two-side synthetic
learner, namely H1SL and H2SL, by leveraging the state-of-the-art HTE estimator
for non-panel data and generalizing the synthetic control method that allows
flexible data generating process. We establish the convergence rates of the
proposed estimators. The superior performance of the proposed methods over
existing ones is demonstrated by extensive numerical studies.
- Abstract(参考訳): 新しいパーソナライゼーションの時代において、異種治療効果(HTE)の学習は多くの応用において避けられない傾向にある。
しかし、既存のHTE推定手法の多くは独立に同じ分布の観測に重点を置いており、共通パネルデータ設定における非定常性や時間依存性を処理できない。
一方、パネルデータのために開発された治療評価器は、一般的に個々の情報を無視する。
本稿では,このギャップを埋めるため,パネルデータにおけるhte推定の研究を初期化する。
非パネルデータに対する最先端HTE推定器を活用し、フレキシブルデータ生成を可能にする合成制御法を一般化することにより、HTE識別可能性の異なる仮定の下で、対応する異種片側合成学習者、すなわちH1SLとH2SLを提案する。
提案した推定器の収束率を確立する。
提案手法の既存手法よりも優れた性能を, 広範囲な数値実験により実証した。
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