論文の概要: A Semiparametric Instrumented Difference-in-Differences Approach to Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09545v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 09:38:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 19:53:07.171202
• Title: A Semiparametric Instrumented Difference-in-Differences Approach to Policy Learning
• Title（参考訳）: 半パラメトリックな差分差分法による政策学習
• Authors: Pan Zhao, Yifan Cui
• Abstract要約: 本稿では,最適な治療方針を学習するための汎用機器差分差分法(DiD)アプローチを提案する。 具体的には、並列傾向仮定が成立しない場合、二進楽器変数(IV)を用いて識別結果を確立する。 また、ウォルド推定器、新しい逆確率推定器、半効率的で乗算的な頑健な推定器のクラスを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1989182578668243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been a surge in methodological development for the difference-in-differences (DiD) approach to evaluate causal effects. Standard methods in the literature rely on the parallel trends assumption to identify the average treatment effect on the treated. However, the parallel trends assumption may be violated in the presence of unmeasured confounding, and the average treatment effect on the treated may not be useful in learning a treatment assignment policy for the entire population. In this article, we propose a general instrumented DiD approach for learning the optimal treatment policy. Specifically, we establish identification results using a binary instrumental variable (IV) when the parallel trends assumption fails to hold. Additionally, we construct a Wald estimator, novel inverse probability weighting (IPW) estimators, and a class of semiparametric efficient and multiply robust estimators, with theoretical guarantees on consistency and asymptotic normality, even when relying on flexible machine learning algorithms for nuisance parameters estimation. Furthermore, we extend the instrumented DiD to the panel data setting. We evaluate our methods in extensive simulations and a real data application.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディファレンス・イン・ディファレンス(did)アプローチによる因果効果評価の方法論開発が急増している。 文献の標準的な方法は、治療効果の平均を識別するために平行傾向の仮定に依存する。 しかし, 並列傾向の仮定は, 非測定的共起の存在下では違反する可能性があり, 治療に対する平均的治療効果は, 全人口に対する治療割当政策の学習には有用ではない。 本稿では,最適治療方針を学習するための汎用的なDD手法を提案する。 具体的には,並列傾向の仮定が持たない場合,二項インストゥルメンタル変数(iv)を用いて識別結果を確立する。 さらに,不規則パラメータ推定のためのフレキシブルな機械学習アルゴリズムに依存する場合でも,一貫性と漸近正規性に関する理論的保証を備えた,ウォルド推定器,新しい逆確率重み付け(ipw)推定器,半パラメトリック効率的かつ多重ロバスト推定器のクラスを構築した。 さらに、計装されたDiDをパネルデータ設定に拡張する。 提案手法を広範囲なシミュレーションと実データアプリケーションで評価する。

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