无多重共线性的处理效应？因果推断中的时间顺序与 Gram-Schmidt 过程
计量经济学
2025-01-13 v2
摘要
本文利用回归变量的时间顺序信息来估计正交且具有经济可解释性的回归系数。我们为 Gram-Schmidt 正交化过程建立了新的有限样本性质。与普通最小二乘法相比，这些系数是无偏且稳定的，并具有更低的标准误。我们提供了系数代表处理组的平均总处理效应的条件，并将模型扩展至有序和同时回归变量组。最后，我们重新分析了两项控制了时间有序且共线性特征（包括种族、教育和收入）的研究。新方法扩展了 Bohren 等人将系统性歧视分解为特定渠道效应的研究，并提高了显著性水平。
引用
@article{arxiv.2402.17103,
title = {Treatment effects without multicollinearity? Temporal order and the Gram-Schmidt process in causal inference},
author = {Robin M. Cross and Steven T. Buccola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17103},
year = {2025}
}