时间序列上反事实估计的平衡策略实证检验

从观察数据进行反事实估计是诸多应用领域中的关键任务，如医疗和金融，其主要挑战在于减轻治疗偏差。平衡策略旨在减少不同治疗组之间的协变量差异，被视为通用解决方案。然而，在时间序列数据上，平衡策略的有效性仍是未开问题，缺乏对其鲁棒性和适用性的彻底分析。本文重访时间序列情境下的反事实估计，概述近期在平衡策略方面的进展。更重要的是，我们在多个数据集上，对各种情境下平衡策略在时序反事实估计中的有效性进行了关键实证检验。我们的发现对研究者和实践者具有重要意义，促使人们重新审视在时间序列情境中的平衡策略。