反事实分布的推断
统计方法学
2017-11-23 v6 计量经济学
应用统计
摘要
反事实分布是实证经济学中政策分析和分解分析的重要工具。在本文中,我们基于回归方法开发了反事实分布的建模和推断工具。我们考虑的反事实情景包括:与结果变量相关的协变量分布的其他条件不变的变化,或给定协变量下结果变量的条件分布的变化。针对这两种情景,我们推导了现状和反事实结果分布的回归估计量的联合泛函中心极限定理和自举有效性结果。这些结果使我们能够为反事实变化的函数值效应构建同时置信集,包括对整个分布和结果分位数函数以及相关泛函的影响。这些置信集可用于检验无效应、正效应或随机占优等函数假设。我们的理论适用于一般的反事实变化,并涵盖了主要的回归方法,包括经典回归、分位数回归、持续期回归和分布回归。我们通过一个使用美国数据的工资分解实证应用来说明结果。作为推导主要结果的一部分,我们引入了分布回归,作为建模和估计整个条件分布的全面且灵活的工具。我们表明,分布回归包含了 Cox 持续期回归,并代表了分位数回归的一种有用替代。我们为经验分布回归过程和各种相关泛函建立了泛函中心极限定理和自举有效性结果。
引用
@article{arxiv.0904.0951,
title = {Inference on Counterfactual Distributions},
author = {Victor Chernozhukov and Ivan Fernandez-Val and Blaise Melly},
journal= {arXiv preprint arXiv:0904.0951},
year = {2017}
}
备注
55 pages, 1 table, 3 figures, supplementary appendix with additional results available from the authors' web sites