Combining statistical causal inference and structural estimation

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（１）連続値を取るトリートメント変数について，自身のトリートメントだけでなく他者のトリートメントも自身の結果変数に影響を与え得るモデルについて考察した。トリートメント変数が内生的であることを考慮し，コントロール関数法を用いた新たな識別・推定手法を開発した。提案手法を用いて，日本の都市における失業率と犯罪率に関する実証分析を実施した。本論文はJournal of Business and Economic Statisticsに採択された。（２）ペアデータにおいて，自身とパートナーのトリートメントの状態が２値の完全情報ゲームとして決まるモデルについて考察した。論文は昨年度から引き続き，Journal of Econometricsでの採択を目指し，再投稿・改訂中である。（３）ネットワークデータにおけるトリートメント効果の推定について，通常は他者のトリートメントがどのように自身の結果変数に影響するかを表す関数（曝露関数）に何らかの仮定をおいて分析を行う。本研究では，曝露関数が未知である場合であっても実行可能な因果推論の方法について考察した。本研究はJournal of the American Statistical Associationに投稿され，現在再投稿・改訂中である。（４）（３）と同様のネットワークデータについて，曝露関数の関数形の特定化に関する新しい統計的仮説検定の方法を開発した。本論文は現在ワーキングペーパーとしてまとめられており，改訂後国際学術誌へ投稿予定である。