关于平均处理效应的回归调整插补估计量
统计理论
2023-01-20 v2 计量经济学
统计理论
摘要
利用估计的回归函数对缺失潜在结果进行插补，是估计因果效应的一种自然思路。在文献中，结合插补与回归调整的估计量被认为可与增广逆概率加权相媲美。因此，长期以来人们猜想此类估计量虽避免直接构造权重，但同样具有双重稳健性（Imbens, 2004; Stuart, 2010）。本文推广了作者早前的结果（Lin et al., 2021），形式化了这一猜想，证明了一大类的回归调整插补方法在估计平均处理效应时确实具有双重稳健性。此外，只要密度模型与回归模型均被正确设定，它们可被证明是半参数有效的。我们的理论所涵盖的 notable 插补方法示例包括核匹配、（加权）最近邻匹配、局部线性匹配以及（诚实）随机森林。
引用
@article{arxiv.2212.05424,
title = {On regression-adjusted imputation estimators of the average treatment effect},
author = {Zhexiao Lin and Fang Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.05424},
year = {2023}
}
备注
more references were added in this version