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ArCo:高维面板时间序列数据的人工反事实方法。(英语) Zbl 07048275
小结:我们考虑了一种新的,灵活的,易于实施的方法来估计一个干预措施对单一治疗单位的因果效应,当一个对照组不可用时,该方法嵌套在文献中。这是一个两步的方法,在第一阶段,反事实估计是基于一个大维度的变量集合从一个未处理的单位池,通过收缩方法,如最小绝对收缩与选择算子(套索)。在第二阶段,我们估计平均干预效果对一个向量的变量,这是一致的和渐近正态的。我们的结果在一大类概率律上一致有效。我们表明,即使干预的确切日期未知,这些结果仍然成立。对多种干预措施和污染影响进行了测试。通过简单的变量转换,可以测试对感兴趣变量的几个时刻的多变量干预效果。现有文献中的方法通常是对单个变量的干预效果进行测试,并假设干预的时间是已知的。此外,高维性常常被忽略,推理要么在一组更严格的假设下进行,要么通过置换测试进行。montecarlo实验评估了该方法在有限样本中的性能,并与其他方法进行了比较。作为应用,我们评估了反避税计划对通货膨胀、GDP增长、零售额和信贷的影响。

理学硕士:
62 统计
91 博弈论、经济学、金融学和其他社会和行为科学
软件:
阿科
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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