通过元学习优化增益模型的性能:基础到高级应用总结
HTE(异质性处理效应)模型是一种强大的工具,可用于理解实验干预对不同人群的不同影响。它通过人群定向提供了一种个性化的干预方式,最大程度地提高了实验的影响力。超越了传统的因果推断方法,后者通常估计整个人群的平均处理效应(ATE)。而HTE关注干预或处理如何影响特定个体或人群段,承认他们的独特特性。增益模型增...
热烈祝贺“第八届Stata中国用户大会”在南开大学成功举办并取得...
传统处理效应模型面临两大必要假设之间的固有冲突:条件独立假设往往需要模型中纳入众多变量方能满足,而重叠假设则可能在变量较少时更易达成。为解决这一难题,刘迪博士详细介绍了Stata中的telasso命令,该命令通过Lasso进行模型选择,从而在高维控制下精确估计平均处理效应。telasso的独特之处在于其不仅能抵抗模型选择错误,还...
学术动态:计量经济学的前沿问题是什么?
纽维还评估了RieszNet和ForestRiesz在以下两种设置中的表现,也即二值处理的平均处理效应和连续处理的平均导数。SARFhurdle模型对数据有更好的拟合结果著名计量经济学家、上海财经大学教授李龙飞上海财经大学教授李龙飞指出,流量变量的结果数据通常由于预算约束或者地区距离等原因而存在较多零值,传统空间自回归Tobit模型...
揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角
研究者可能会付出相当大的努力来建立一个具有较高内部效度(即因果效应估计量的可信度),但外部效度较低(即因果效应对其他人群的推广性有限)的模型。为此需要评估因果效应的异质性,以了解因果效应的总体分布。机器学习方法可以帮助识别对处理最敏感的子样本。第三,在评估社会学研究中的社会机制时,需要注意因果路径上的...
有条件的威胁:解析北约的联盟胁迫与责任分担 | 国政学人
(一)异质性处理效应假设1c还预测了受访者对处理条件的反应的异质性,即被美国抛弃威胁更突出的受访者将更容易受到被美国抛弃威胁的影响。结果见图2。在处理分配前表示更害怕外部攻击的受访者更有可能支持在强调抛弃威胁的处理条件下增加国防开支,包括国内压力条件。然而对美国的信心对处理效果影响不大。这可能是因...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
面板数据的因子模型中,将观测值看作时间序列数据和截面数据,分别对其建立因子模型,并在N>T和T>N的情形下讨论模型的参数估计方法(www.e993.com)2024年10月18日。在非因果方法中,萧政介绍了线性投影(LP)法。基于上述估计方法可得到处理效应的预测值,在N和T的不同情形下,萧政从理论上给出渐近均方预测误差意义下的较优方法,并通过数值模拟验证了...
56位上市公司CFO离职!CFO变更,对财务报告影响几何?
处理效应模型回归结果如表5所示。在列(2)和列(5)中,逆米尔斯比率(IMR)的估计系数在1%的水平上显著为负,说明原回归模型中存在自选择偏差。而在列(3)和列(4)中,逆米尔斯比率(IMR)的估计系数不显著,则说明自选择偏差问题在原回归模型中不明显,基准回归结果本身是可信的。在控制自选择效应后,CFO变更的估计系数在...
贝叶斯方法如何帮助比较案例研究?| 研究
与合成控制法类似,它需要大量的处理前时期和比处理多的控制单位,以准确估计处理效应。我们的模拟研究表明,要使方法达到令人满意的频数特性,处理单位的处理前时期数量需要大于20。与合成控制法或潜在因子模型相比,我们的方法在以下情况下最为合适:(1)不确定性度量具有重要的政策或理论含义;(2)研究人员怀疑潜在因子结构...
博文分享 | Stata软件之因果推断|回归|协变量|二进制|估计量|...
??平均处理效应(ATEs)??处理后的ATEs(ATETs)??潜在结果手段(POM)??直接影响、间接影响结果??连续—线性??二进制—logistic、概率、异方差??计数—Poisson??分数??非负,包括指数平均值??生存率—指数、Weibull、伽玛、对数正态...
处理效应模型选择标准,NNM和PSM,赠书活动
Matchingpairstheobservedoutcomeofapersoninonetreatmentgroupwiththeoutcomeofthe“closest”personintheothertreatmentgroup.Theoutcomeoftheclosestpersonisusedasapredictionforthemissingpotentialoutcome.Theaveragedifferencebetweentheobservedoutcomeandth...