論文の概要: Synthetic Control Methods by Density Matching under Implicit Endogeneity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11127v2
- Date: Mon, 24 Jul 2023 21:01:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 20:02:28.308793
- Title: Synthetic Control Methods by Density Matching under Implicit Endogeneity
- Title（参考訳）: 暗黙的内在性下における密度マッチングによる合成制御法
- Authors: Masahiro Kato and Akari Ohda and Masaaki Imaizumi and Kenichiro
McAlinn
- Abstract要約: 合成制御(SC)の精度は因果効果を推定するために重要である。
既存のSCMは、非処理単位の結果と非処理結果のモデルにおける誤差項との相関関係である暗黙の内在性問題に悩まされる。
本研究では, 処理単位の結果の密度を未処理単位の密度の重み付け平均で近似できるとする, 密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.915684166086026
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic control methods (SCMs) have become a crucial tool for causal
inference in comparative case studies. The fundamental idea of SCMs is to
estimate counterfactual outcomes for a treated unit by using a weighted sum of
observed outcomes from untreated units. The accuracy of the synthetic control
(SC) is critical for estimating the causal effect, and hence, the estimation of
SC weights has been the focus of much research. In this paper, we first point
out that existing SCMs suffer from an implicit endogeneity problem, which is
the correlation between the outcomes of untreated units and the error term in
the model of a counterfactual outcome. We show that this problem yields a bias
in the causal effect estimator. We then propose a novel SCM based on density
matching, assuming that the density of outcomes of the treated unit can be
approximated by a weighted average of the densities of untreated units (i.e., a
mixture model). Based on this assumption, we estimate SC weights by matching
moments of treated outcomes and the weighted sum of moments of untreated
outcomes. Our proposed method has three advantages over existing methods.
First, our estimator is asymptotically unbiased under the assumption of the
mixture model. Second, due to the asymptotic unbiasedness, we can reduce the
mean squared error for counterfactual prediction. Third, our method generates
full densities of the treatment effect, not only expected values, which
broadens the applicability of SCMs. We provide experimental results to
demonstrate the effectiveness of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 合成制御法(scms)は比較事例研究において因果推論の重要なツールとなっている。
SCMの基本的な考え方は、未処理単位の観測結果の重み付け和を用いて、処理単位の対実結果を評価することである。
合成制御 (SC) の精度は因果効果を推定するために重要であり, SC重量の推定が多くの研究の焦点となっている。
本稿では,まず,既存のscmが非処理単位の結果と反事実的結果のモデルにおける誤差項の相関関係である暗黙的内在性問題に苦しむことを指摘した。
この問題は因果効果推定器にバイアスをもたらすことを示した。
次に,非処理単位の密度(すなわち混合モデル)の重み付け平均値によって処理単位の出力密度を近似できることを仮定して,密度マッチングに基づく新しいscmを提案する。
この仮定に基づき,治療結果のモーメントと未治療結果のモーメントの重み付け和を一致させてsc重みを推定する。
提案手法は既存手法よりも3つの利点がある。
まず, 混合モデルの仮定により, 推定器は漸近的に偏りがない。
第2に,漸近的不偏性により,反事実予測の平均二乗誤差を低減できる。
第3に, 本手法は, 期待値だけでなく, 処理効果の完全な密度を生成し, SCMの適用範囲を広げる。
提案手法の有効性を実証するための実験結果を提供する。
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