估计新疗法的长期效应
计量经济学
2022-02-11 v2 统计方法学
机器学习
摘要
政策制定者通常面临这样的问题：希望估计新疗法的长期效应，而仅拥有旧疗法选项的历史数据。我们假设可访问一个仅施用了既往疗法的长期数据集，以及一个已施用新疗法的短期数据集。我们提出一种基于替代指标的方法，假设长期效应通过大量可用的短期代理变量传导。我们的工作将因果机器学习文献中三项主要近期技术：替代指标、动态处理效应估计和双重机器学习，结合在一个统一流程中。我们表明，在数据的马尔可夫假设和观测策略下，我们的方法是一致的并提供 root-n 渐近正态估计。我们使用一家大型企业包含三年期间客户投资的数据集来创建半合成数据分布，该分布保留了真实数据集的主要定性属性。我们评估了方法的性能，并讨论了部署我们形式化方法的实际挑战及如何应对。
引用
@article{arxiv.2103.08390,
title = {Estimating the Long-Term Effects of Novel Treatments},
author = {Keith Battocchi and Eleanor Dillon and Maggie Hei and Greg Lewis and Miruna Oprescu and Vasilis Syrgkanis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08390},
year = {2022}
}