論文の概要: A Location-Invariant Estimator of Extremal Quantile Treatment Effects for Heavy-Tailed Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04018v2
• Date: Fri, 04 Sep 2026 03:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 13:53:00.748322
• Title: A Location-Invariant Estimator of Extremal Quantile Treatment Effects for Heavy-Tailed Distributions
• Title（参考訳）: 重心分布に対する極端量子処理効果の場所不変推定器
• Authors: Xin Yu, Shuwei Huang, Jicheng Liu, Jielin Tang, Bolin Wang, Yunxiao Zhang, Tian Zhao,
• Abstract要約: 量子処理効果(QTEs)は、結果の分布に対する処理の効果を測定する。 重み付けされた潜在的な結果に対して、既存の極端QTE推定器は、因果極値指数(EVI)推定器と組み合わせて外挿に依存する。 Inverse propensity score weighting を用いて、EVI の位置不変フラガ推定器を因果設定に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.282314439168742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantile treatment effects (QTEs) measure the effect of a treatment on the distribution of an outcome, and their estimation at extreme quantile levels is of central interest in applications where the target quantiles lie far beyond the range of the data. For heavy-tailed potential outcomes, existing extremal QTE estimators rely on extrapolation combined with a causal extreme value index (EVI) estimator, but the resulting estimator is not invariant under a common location shift of the potential outcome distributions, even though the population QTE is. We address this issue in two steps. First, we adapt the location-invariant Fraga estimator of the EVI to the causal setting using inverse propensity score weighting. Second, we replace the original extrapolation formula with a difference-based scheme, under which the location parameter cancels when quantile differences are taken. The resulting QTE estimator is therefore location invariant. We establish the consistency and asymptotic normality of the proposed extremal QTE estimators, and provide a consistent variance estimator, leading to asymptotically valid inference. A simulation study confirms the location invariance, the stability with respect to the threshold, and the coverage of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 量子処理効果 (Quantile treatment effect, QTEs) は、処理が結果の分布に与える影響を計測し、その極端量子化レベルの推定は、対象の量子化がデータの範囲をはるかに超えているアプリケーションにおいて中心的な関心を持つ。 重み付けされた潜在的結果に対しては、既存の極端QTE推定器は、因果的極値指数(EVI)推定器と組み合わせて外挿に依存するが、結果として得られる推定器は、人口QTEであっても、潜在的結果分布の共通の位置シフトの下では不変ではない。 私たちはこの問題を2つのステップで解決する。 まず、EVIの位置不変なフラガ推定器を、逆確率スコア重み付けを用いた因果設定に適用する。 第二に、元の補間公式を差分に基づくスキームに置き換え、そこでは、量子的差分が取られたときに位置パラメータがキャンセルされる。 したがって、結果のQTE推定子は位置不変である。 提案した極端QTE推定器の整合性と漸近正規性を確立し、一貫した分散推定器を提供し、漸近的に有効な推論をもたらす。 シミュレーションにより, 位置不変性, しきい値に対する安定性, 提案手法の適用範囲について検証した。

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