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治疗和结构参数的双/脱脂机器学习

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上市的：
  • 威克特·切诺祝可夫
  • 丹尼斯·切特维里科夫
  • 默特·德米勒
  • 埃斯特·迪弗洛
  • 克里斯蒂安·汉森
  • 惠特尼·纽伊
  • 詹姆斯·罗宾斯

摘要

在高维冗余参数η_0存在的情况下，我们重新讨论了低维参数θ_0推理的经典半参数问题。我们偏离了经典设置，允许η_0是如此高维，以至于限制该对象参数空间复杂性的传统假设，如Donsker性质，被打破。为了估计η_0，我们考虑使用统计或机器学习（ML）方法，这些方法特别适合于现代高维情况下的估计。ML方法通过使用正则化来减少方差，并在实际中通过过度拟合来权衡正则化偏差，表现良好。然而，估计η_0时的正则化偏差和过拟合都会导致θ_0估计量的严重偏差，这些估计量是通过将η_0的ML估计量天真地插入θ_0的估计方程中而获得的。这种偏差导致朴素估计量不能达到N^（-1/2）一致性，其中N是样本量。我们表明，正则化偏差和过拟合对感兴趣参数θ_0估计的影响可以通过使用两个简单但关键的成分来消除：（1利用交叉拟合提供了一种有效的数据分割形式。我们将生成的方法集称为double或debiased ML（DML）。我们验证了DML提供的点估计量集中在真实参数值的N^（-1/2）-邻域中，并且近似无偏和正态分布，这允许构造有效的置信声明。DML的通用统计理论是基本的，同时只依赖于微弱的理论要求，这将允许使用大量现代ML方法来估计有害参数，如随机森林、套索、脊、深层神经网络、增强树以及这些方法的各种混合和集合。我们通过应用DML提供用于学习部分线性回归模型中主要回归参数的DML的理论性质来说明一般理论，DML用于学习部分直线工具变量模型中内生变量的系数，DML应用于学习在无边界条件下治疗的平均治疗效果和平均治疗效果，而DML则应用于学习工具变量设置中的局部平均治疗效果。除了这些理论应用之外，我们还在三个实证例子中说明了DML的使用。

建议引用

  • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米勒（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·纽伊（Whitne。"治疗和结构参数的双/脱脂机器学习,"NBER工作文件23564，国家经济研究局。
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    • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米雷尔（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·K·纽伊（Whitney K.Newey）和詹姆斯·罗宾斯（James Robins），2017年。"治疗和结构参数的双/脱苦机器学习,"CeMMAP工作文件CWP28/17，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米雷尔（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·K·纽伊（Whitney K.Newey）和詹姆斯·罗宾斯（James Robins），2017年。"治疗和结构参数的双/脱苦机器学习,"CeMMAP工作文件28/17，财政研究所。

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    19. 陈晓红，2007。"半非参数模型的大样本筛估计,"计量经济学手册，摘自：J.J.Heckman&E.E.Leamer（编辑），计量经济学手册，第1版，第6卷，第76章，爱思唯尔。
    20. 维克托·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、惠特尼·纽伊（Whitney Newey）、拉胡尔·辛格（Rahul Singh）和瓦西里斯·西尔卡尼（Vasilis Syrgkanis），2020年。"Riesz表示的对抗估计,"论文2101.00009，arXiv.org，2024年4月修订。

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    • 二氧化碳-数学和定量方法--一般--计量经济学

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