論文の概要: Two Approaches to Direct Estimation of Riesz Representers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20936v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 20:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.160019
• Title: Two Approaches to Direct Estimation of Riesz Representers
• Title（参考訳）: Riesz表現子の直接推定への2つのアプローチ
• Abstract要約: リース表現器は半パラメトリック統計学と偏り/二重ロマンス推定の中心的な対象である。 正規化あるいはリッジ正規化線形, シーブ, RKHSモデルでは, 2つの推定器は数値的に等価であることを示す。 このアプローチは計算複雑性の増大を犠牲にして統計的に有利な結果をもたらす可能性があると推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.071178978151875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Riesz representer is a central object in semiparametric statistics and debiased/doubly-robust estimation. Two literatures in econometrics have highlighted the role for directly estimating Riesz representers: the automatic debiased machine learning literature (as in Chernozhukov et al., 2022b), and an independent literature on sieve methods for conditional moment models (as in Chen et al., 2014). These two literatures solve distinct optimization problems that in the population both have the Riesz representer as their solution. We show that with unregularized or ridge-regularized linear, sieve, or RKHS models, the two resulting estimators are numerically equivalent. However, for other regularization schemes such as the Lasso, or more general machine learning function classes including neural networks, the estimators are not necessarily equivalent. In the latter case, the Chen et al. (2014) formulation yields a novel constrained optimization problem for directly estimating Riesz representers with machine learning. Drawing on results from Birrell et al. (2022), we conjecture that this approach may offer statistical advantages at the cost of greater computational complexity.
• Abstract（参考訳）: リース表現器は半パラメトリック統計学と偏り/二重ロマンス推定の中心的な対象である。 エコノメトリーにおける2つの文献は、自動脱バイアス機械学習文学(Chernozhukov et al , 2022b)と条件モーメントモデルのシーブ法に関する独立した文献(Chen et al , 2014)を直接推定する役割を強調している。 これらの2つの文献は、Riesz表現子をその解として持つ、異なる最適化問題を解決している。 正規化・リッジ正規化線形・シーブ・RKHSモデルでは, 2つの推定値が数値的に等価であることを示す。 しかし、Lassoのような他の正規化スキームやニューラルネットワークを含むより一般的な機械学習関数クラスの場合、推定子は必ずしも等価ではない。 後者の場合、 Chen et al (2014) の定式化は、Riesz表現子を直接機械学習で推定する新しい制約付き最適化問題をもたらす。 Birrell et al (2022) の結果に基づいて、我々はこのアプローチがより計算複雑性の大きいコストで統計的に有利な結果をもたらすかもしれないと推測した。

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