处理组平均处理效应的改进估计：局部效率、双重稳健性及更多
统计方法学
2018-08-07 v1
摘要
处理组平均处理效应（ATT）的估计是计量经济学和统计学中因果推断的一个重要主题。该问题似乎常被视为估计总体平均处理效应（ATE）的简单修正或扩展。然而，与 ATE 的估计相反，倾向得分对于 ATT 的估计不再是无信息的。在本文中，我们回顾了 ATT 估计的半参数理论，以及使用有效影响函数推导增广逆概率加权（AIPW）估计量的方法，这些估计量是局部有效且双重稳健的。此外，我们通过发展校准回归和似然估计量讨论了相对于 AIPW 的改进估计，这些估计量不仅是局部有效和双重稳健的，而且在倾向得分模型被正确设定但结果回归模型可能被误设时，能内在有效地取得比 AIPW 估计量更小的方差。最后，我们给出了两项模拟研究和一个计量经济学应用，以证明所提方法相较于现有方法的优势。
引用
@article{arxiv.1808.01408,
title = {Improved Estimation of Average Treatment Effects on the Treated: Local Efficiency, Double Robustness, and Beyond},
author = {Heng Shu and Zhiqiang Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01408},
year = {2018}
}