Inference on the best policies with many covariates
Inference on the best policies with many covariates
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推断具有许多协变量的最佳策略
DOI：
10.1016/j.jeconom.2022.06.013
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发表时间：
2023
影响因子：
6.3
通讯作者：
Wang, Jingshen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei, Waverly;Zhou, Yuqing;Zheng, Zeyu;Wang, Jingshen
在经济学、统计学和其他学科的许多实证研究中，了解最有效的政策或处理方法对感兴趣的响应变量的影响是可取的。由于普遍存在的赢家诅咒现象，传统的统计推断假设的最高政策的选择独立于随机样本可能会导致过于乐观的最佳政策的评价。近年来，由于大型数据集的可用性增加，当研究人员包括许多协变量来估计政策或治疗效果以控制潜在混杂因素时，这个问题可能会进一步复杂化。在这篇手稿中，同时解决上述问题，我们提出了一个重采样为基础的程序，不仅解除了赢家的诅咒，在评估随机样本中观察到的最佳政策，但也是强大的存在下，许多协变量。建议的推理过程产生准确的点估计和有效的频率置信区间，达到确切的名义水平的样本量无穷大的多个最佳政策效应大小。我们说明了我们的方法，通过蒙特卡罗实验和两个实证研究的有限样本性能，评估最有效的政策，在慈善捐赠和最有益的工人群体在国家支持工作计划。
Understanding the impact of the most effective policies or treatments on a response variable of interest is desirable in many empirical works in economics, statistics and other disciplines. Due to the widespread winner’s curse phenomenon, conventional statistical inference assuming that the top policies are chosen independent of the random sample may lead to overly optimistic evaluations of the best policies. In recent years, given the increased availability of large datasets, such an issue can be further complicated when researchers include many covariates to estimate the policy or treatment effects in an attempt to control for potential confounders. In this manuscript, to simultaneously address the above-mentioned issues, we propose a resampling-based procedure that not only lifts the winner’s curse in evaluating the best policies observed in a random sample, but also is robust to the presence of many covariates. The proposed inference procedure yields accurate point estimates and valid frequentist confidence intervals that achieve the exact nominal level as the sample size goes to infinity for multiple best policy effect sizes. We illustrate the finite-sample performance of our approach through Monte Carlo experiments and two empirical studies, evaluating the most effective policies in charitable giving and the most beneficial group of workers in the National Supported Work program.
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DOI：
--
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
作者：
Geo. E. Smith
通讯作者：
Geo. E. Smith
DOI：
10.1146/annurev-economics-080217-053402
发表时间：
2018-01-01
期刊：
ANNUAL REVIEW OF ECONOMICS, VOL 10
影响因子：
--
作者：
Abadie, Alberto;Cattaneo, Matias D.
通讯作者：
Cattaneo, Matias D.
DOI：
10.1080/01621459.2020.1740096
发表时间：
2020-04-17
影响因子：
3.7
作者：
Guo, Xinzhou;He, Xuming
通讯作者：
He, Xuming
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影响因子：
3.7
作者：
Koen Jochmans
通讯作者：
Koen Jochmans
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影响因子：
6.3
作者：
Ye Luo;M. Spindler
通讯作者：
M. Spindler