論文の概要: Distributionally Robust Instrumental Variables Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15634v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 04:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:46.348212
• Title: Distributionally Robust Instrumental Variables Estimation
• Title（参考訳）: 分布ロバストなインスツルメンタル変数推定
• Authors: Zhaonan Qu, Yongchan Kwon,
• Abstract要約: 本稿では,機器変数(IV)推定のための分散ロバストなフレームワークを提案する。 Wasserstein DRIVEは、特に実践者がモデル仮定やデータの分散シフトについて不確実な場合、実際に好まれることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.765695227417865
• License:
• Abstract: Instrumental variables (IV) estimation is a fundamental method in econometrics and statistics for estimating causal effects in the presence of unobserved confounding. However, challenges such as untestable model assumptions and poor finite sample properties have undermined its reliability in practice. Viewing common issues in IV estimation as distributional uncertainties, we propose DRIVE, a distributionally robust framework of the classical IV estimation method. When the ambiguity set is based on a Wasserstein distance, DRIVE minimizes a square root ridge regularized variant of the two stage least squares (TSLS) objective. We develop a novel asymptotic theory for this regularized regression estimator based on the square root ridge, showing that it achieves consistency without requiring the regularization parameter to vanish. This result follows from a fundamental property of the square root ridge, which we call ``delayed shrinkage''. This novel property, which also holds for a class of generalized method of moments (GMM) estimators, ensures that the estimator is robust to distributional uncertainties that persist in large samples. We further derive the asymptotic distribution of Wasserstein DRIVE and propose data-driven procedures to select the regularization parameter based on theoretical results. Simulation studies confirm the superior finite sample performance of Wasserstein DRIVE. Thanks to its regularization and robustness properties, Wasserstein DRIVE could be preferable in practice, particularly when the practitioner is uncertain about model assumptions or distributional shifts in data.
• Abstract（参考訳）: 機器変数(IV)推定は、観測不能なコンバウンディングの存在下での因果効果を推定するための計量学および統計学の基本的な方法である。 しかし、証明不可能なモデル仮定や有限標本特性の不足といった課題は、実際にその信頼性を損なう。 分布不確実性としてIV推定における共通問題を考察し,古典IV推定法の分布的に堅牢なフレームワークであるDRIVEを提案する。 曖昧性集合がワッサーシュタイン距離に基づいているとき、DRIVEは2段階の最小二乗(TSLS)目標の平方根の尾根正規化変種を最小化する。 この正則化回帰推定器に対する新しい漸近理論を開発し、正則化パラメータが消えることなく整合性が得られることを示す。 この結果は、'delayed shrinkage' と呼ばれる正方根尾根の基本的性質に従う。 この新しい性質は、モーメントの一般化法(GMM)推定器のクラスにも当てはまり、この推定器が大きなサンプルに持続する分布の不確実性に対して堅牢であることを保証する。 さらに、ワッサースタインDRIVEの漸近分布を導出し、理論結果に基づいて正規化パラメータを選択するためのデータ駆動手法を提案する。 シミュレーション研究により、ワッサーシュタインDRIVEの優れた有限サンプル性能が確認された。 正規化とロバスト性により、ワッサーシュタインDRIVEは実際に好まれるが、特に実践者がモデルの仮定やデータの分布シフトについて不確実な場合である。

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