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因果面板数据模型的矩阵完成方法

作者

上市的:
  • 苏珊·艾希
  • 莫森·巴亚提
  • 尼古拉·杜德琴科
  • 吉多·伊本斯
  • Khashayar Khosravi公司

摘要

本文研究了用面板数据估计因果效应的方法,其中一些单位在某些时期接受治疗,目标是估计治疗单位/时期组合的反事实(未治疗)结果。我们提出了一类矩阵完成估计量,它使用对应于未处理单元/周期的控制结果矩阵的观察元素来插补对应于处理单元/时段的控制结果阵的“缺失”元素。这就产生了一个与原始(不完全)矩阵非常接近的矩阵,但根据矩阵的核范数,其复杂度较低。我们通过允许缺失数据的模式具有社会科学应用中常见的时间序列依赖结构来概括矩阵补全文献的结果。我们提出了关于矩阵补全文献、交互式固定效应模型文献以及在无基础和综合控制方法下的程序评估文献之间联系的新见解。我们证明,所有这些估计量都可以被视为集中在同一个目标函数上。它们仅在处理识别的方式上有所不同,在某些情况下仅通过正则化(我们提出的核范数矩阵完成估计量),而在其他情况下主要通过施加硬限制(无基础性和综合控制方法)。在基于实际数据的仿真中,该方法的性能优于基于未确知性或合成控制估计器。

建议引用

  • Susan Athey&Mohsen Bayati&Nikolay Doudchenko&Guido Imbens&Khashayar Khosravi,2017年。"因果面板数据模型的矩阵完成方法,"论文1710.10251,arXiv.org,2022年4月修订。
  • 手柄:RePEc:arx:论文:1710.10251
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