論文の概要: Time-Aware Synthetic Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03099v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 15:30:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.992059
• Title: Time-Aware Synthetic Control
• Title（参考訳）: 時間認識型合成制御
• Authors: Saeyoung Rho, Cyrus Illick, Samhitha Narasipura, Alberto Abadie, Daniel Hsu, Vishal Misra,
• Abstract要約: Time-Aware Synthetic Controlでは、信号の低ランク構造を維持しながら、一定の傾向を持つ状態空間モデルを採用している。 我々は、政策評価やスポーツ予測を含む、シミュレーションと実世界の両方のデータセット上でTASCを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.298879439205417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The synthetic control (SC) framework is widely used for observational causal inference with time-series panel data. SC has been successful in diverse applications, but existing methods typically treat the ordering of pre-intervention time indices interchangeable. This invariance means they may not fully take advantage of temporal structure when strong trends are present. We propose Time-Aware Synthetic Control (TASC), which employs a state-space model with a constant trend while preserving a low-rank structure of the signal. TASC uses the Kalman filter and Rauch-Tung-Striebel smoother: it first fits a generative time-series model with expectation-maximization and then performs counterfactual inference. We evaluate TASC on both simulated and real-world datasets, including policy evaluation and sports prediction. Our results suggest that TASC offers advantages in settings with strong temporal trends and high levels of observation noise.
• Abstract（参考訳）: 合成制御(SC)フレームワークは時系列パネルデータによる観測因果推論に広く用いられている。 SCは様々な用途で成功したが、既存の手法では、インターベンション前の時間指標の順序を交換可能なものとして扱うのが一般的である。 この不変性は、強い傾向が存在するときに時間構造を完全に活用できないことを意味する。 信号の低ランク構造を保ちながら一定の傾向を持つ状態空間モデルを用いた時間認識合成制御(TASC)を提案する。 TASCはKalmanフィルタとRuch-Tung-Striebel smootherを用いており、まず予測最大化で生成時系列モデルに適合し、次に反実的推論を行う。 我々は、政策評価やスポーツ予測を含む、シミュレーションと実世界の両方のデータセット上でTASCを評価する。 以上の結果から,TASCは時間的傾向が強く,観測ノイズのレベルが高い設定で有利である可能性が示唆された。

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