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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04605v3
• Date: Sun, 15 Jun 2025 20:34:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:29.104043
• 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 (DiD) 研究設計において, 被治療者に対する平均治療効果に対する半パラメトリックベイズ推定について検討した。 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies semiparametric Bayesian inference for the average treatment effect on the treated (ATT) within the difference-in-differences (DiD) 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. 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 prove new semiparametric Bernstein-von Mises (BvM) theorems for both proposals. Monte Carlo simulations and an empirical application demonstrate that the proposed Bayesian DiD methods exhibit strong finite-sample performance compared to existing frequentist methods. We also present extensions of the canonical DiD approach, incorporating both the staggered design and the repeated cross-sectional design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,差分差分法(DiD)研究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。 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。 両提案に対して,半パラメトリックなベルンシュタイン・ヴォン・ミゼス定理(BvM)を新たに証明する。 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。 また, スタッガード設計と繰り返し断面設計を併用し, 標準DDアプローチの拡張も提案した。

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