相依删失下依从者因果风险比的估计

在本研究中，我们感兴趣的是研究内生二元处理对相依删失持续期结果变量的因果效应。所谓相依删失，是指即使在控制了可测协变量之后，持续期时间（$T$）与右删失时间（$C$）在统计上也不相互独立。通过使用针对处理的二元工具变量来解决内生性问题。为处理相依删失问题，假设在依从者层上：$T$ 服从半参数比例风险模型；$C$ 服从完全参数模型；$T$ 与 $C$ 之间的关系由参数 copula 建模，使得关联参数可以保持未指定。在此框架下，所关注的处理效应是依从者因果风险比（CCHR）。我们设计了一种基于加权极大似然方法的估计程序，其中权重为观测值来自依从者的概率。权重在第一阶段进行非参数估计，随后进行 CCHR 的估计。给出了模型可识别的新颖条件，提出了两步估计程序，并建立了一些重要的渐近性质。通过模拟评估了该估计程序的有效性与有限样本表现。最后，我们应用该方法估计了职业培训计划对失业持续期以及定期筛查检查对乳腺癌死亡时间的 CCHR。数据分别来自全国职业培训伙伴关系法研究和纽约大区健康保险计划实验。