論文の概要: Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Density Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11127v4
- Date: Tue, 18 Feb 2025 15:10:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:00:58.517050
- Title: Asymptotically Unbiased Synthetic Control Methods by Density Matching
- Title(参考訳): 密度マッチングによる漸近的不偏化合成制御法
- Authors: Masahiro Kato, Akari Ohda,
- Abstract要約: シンセティック・コントロール・メソッド(SCM)は、比較ケーススタディの基本的なツールとなっている。
本研究では,既存のSCMにおける重要な内在性問題,すなわち未処理単位の結果と合成制御の誤差項との相関を明らかにする。
本研究では,非処理単位の接合密度の重み付け混合により,処理単位の結果密度を近似できると仮定して,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): 8.862707047517913
- License:
- Abstract: Synthetic Control Methods (SCMs) have become a fundamental tool for comparative case studies. The core idea behind SCMs is to estimate treatment effects by predicting counterfactual outcomes for a treated unit using a weighted combination of observed outcomes from untreated units. The accuracy of these predictions is crucial for evaluating the treatment effect of a policy intervention. Subsequent research has therefore focused on estimating SC weights. In this study, we highlight a key endogeneity issue in existing SCMs-namely, the correlation between the outcomes of untreated units and the error term of the synthetic control, which leads to bias in both counterfactual outcome prediction and treatment effect estimation. To address this issue, we propose a novel SCM based on density matching, assuming that the outcome density of the treated unit can be approximated by a weighted mixture of the joint density of untreated units. Under this assumption, we estimate SC weights by matching the moments of the treated outcomes with the weighted sum of the moments of the untreated outcomes. Our method offers three advantages: first, under the mixture model assumption, our estimator is asymptotically unbiased; second, this asymptotic unbiasedness reduces the mean squared error in counterfactual predictions; and third, our method provides full densities of the treatment effect rather than just expected values, thereby broadening the applicability of SCMs. Finally, we present experimental results that demonstrate the effectiveness of our approach.
- Abstract(参考訳): シンセティック・コントロール・メソッド(SCM)は、比較ケーススタディの基本的なツールとなっている。
SCMの背景にある基本的な考え方は、未処理単位の観測結果の重み付け組み合わせを用いて、処理単位の対実結果を予測することにより、治療効果を推定することである。
これらの予測の正確性は、政策介入の治療効果を評価するために重要である。
その後の研究はSC重量の推定に重点を置いている。
本研究では,既存のSCMにおける重要な内在性問題,すなわち未処理単位の結果と合成制御の誤差項との相関に注目し,結果予測と処理効果推定の両面でバイアスをもたらす。
この問題に対処するために,未処理ユニットの接合密度の重み付け混合により処理ユニットの結果密度を近似できると仮定して,密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
この仮定では、処理結果のモーメントと未処理結果のモーメントの重み付け和とを一致させてSC重みを推定する。
提案手法は, 混合モデル仮定下では漸近的に偏りが無く, この漸近的不偏りは反ファクト予測における平均二乗誤差を低減し, 第三に, 本手法は単に期待値ではなく, 治療効果の完全な密度を提供し, SCMの適用性を広げる。
最後に,本手法の有効性を示す実験結果を示す。
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