网络干扰下的异质处理效应：基于节点连通性的非参数方法
统计方法学
2025-07-25 v3
摘要
在网络环境中，单位之间的干扰会使因果推断更加困难，因为结果可能取决于网络中其他单位所接收的处理方式。在网络环境中，典型的估计量聚焦于人口中处理效应的汇总。在本文中，我们提出了一种框架，用于估计节点级的反事实均值，从而允许对网络结构对处理效应异质性影响进行更细致的洞察。我们发展了一种双鲁棒且非参数的估计程序，KECENI（Kernel Estimator of Causal Effect under Network Interference），该方法在网络依赖下具有一致性和渐近正态性。通过应用于微finance 数据，展示了该方法的实用性，揭示了网络特征对处理效应的影响。
引用
@article{arxiv.2410.11797,
title = {Heterogeneous Treatment Effects under Network Interference: A Nonparametric Approach Based on Node Connectivity},
author = {Heejong Bong and Colin B. Fogarty and Elizaveta Levina and Ji Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.11797},
year = {2025}
}