We propose a sensitivity analysis for Synthetic Control (SC) treatment effect estimates to interrogate the assumption that the SC method is well-specified, namely that choosing weights to minimize pre-treatment prediction error yields accurate predictions of counterfactual post-treatment outcomes. Our data-driven procedure recovers the set of treatment effects consistent with the assumption that the misspecification error incurred by the SC method is at most the observable misspecification error incurred when using the SC estimator to predict the outcomes of some control unit. We show that under one definition of misspecification error, our procedure provides a simple, geometric motivation for comparing the estimated treatment effect to the distribution of placebo residuals to assess estimate credibility. When applied to several canonical studies that use the SC method, our procedure demonstrates that the signs of most of those results are relatively robust.


翻译:我们提议对合成控制(SC)处理效果估计进行敏感度分析,以质询以下假设:SC方法非常具体,即选择权重以尽量减少预处理预测错误,可以准确预测反实际情况处理后的结果。我们的数据驱动程序回收了一套治疗效果,这符合以下假设:SC方法发生的误差最多是使用SC测算器预测某个控制单位的结果时发生的可观察到的误差。我们表明,根据一个误差定义,我们的程序提供了一个简单、几何性动机,将估计的治疗效果与分配安慰剂残留来评估可信度的估计数进行比较。当应用到使用SC方法的数项理论性研究时,我们的程序表明,大多数结果的迹象相对可靠。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
113+阅读 · 2020年10月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月1日
Arxiv
0+阅读 · 2021年2月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
113+阅读 · 2020年10月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员