論文の概要: Semiparametric Bayesian Difference-in-Differences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04605v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 20:41:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:44.954919
• Title: Semiparametric Bayesian Difference-in-Differences
• Title（参考訳）: 半パラメトリックベイズ差分法
• Authors: Christoph Breunig, Ruixuan Liu, Zhengfei Yu,
• Abstract要約: 差分差分法設計において, 半パラメトリックベイズ推定を用いて処理されたATTに対する平均処理効果について検討した。 頻繁な妥当性を持つ2つの新しいベイズ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.458652618559425
• License:
• Abstract: This paper studies semiparametric Bayesian inference for the average treatment effect on the treated (ATT) within the difference-in-differences research design. We propose two new Bayesian methods with frequentist validity. The first one places a standard Gaussian process prior on the conditional mean function of the control group. We obtain asymptotic equivalence of our Bayesian estimator and an efficient frequentist estimator by establishing a semiparametric Bernstein-von Mises (BvM) theorem. The second method is a double robust Bayesian procedure that adjusts the prior distribution of the conditional mean function and subsequently corrects the posterior distribution of the resulting ATT. We establish a semiparametric BvM result under double robust smoothness conditions; i.e., the lack of smoothness of conditional mean functions can be compensated by high regularity of the propensity score, and vice versa. Monte Carlo simulations and an empirical application demonstrate that the proposed Bayesian DiD methods exhibit strong finite-sample performance compared to existing frequentist methods. Finally, we outline an extension to difference-in-differences with multiple periods and staggered entry.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,差分差分法設計における処理量(ATT)に対する半パラメトリックベイズ推定について検討する。 頻繁な妥当性を持つ2つの新しいベイズ手法を提案する。 第一に、制御群の条件平均関数に先立って標準ガウス過程を置く。 半パラメトリックなバーンスタイン・ヴォン・ミス(BvM)定理を確立することにより、ベイズ推定器と効率的な頻繁な推定器の漸近同値を得る。 第2の方法は、条件平均関数の事前分布を調整し、その結果のATTの後方分布を補正する二重頑健なベイズ法である。 すなわち、条件付き平均関数の滑らかさの欠如は、確率スコアの高正規性によって補うことができ、またその逆も補うことができる。 モンテカルロシミュレーションと経験的応用により、提案したベイジアン DiD 法は、既存の頻繁な手法と比較して強い有限サンプル性能を示すことが示された。 最後に、複数の期間と停滞したエントリを持つ差分差分の拡張について概説する。

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