It is crucial to successfully quantify causal effects of a policy intervention to determine whether the policy achieved the desired outcomes. We present a deterministic approach to a classical method of policy evaluation, synthetic control (Abadie and Gardeazabal, 2003), to estimate the unobservable outcome of a treatment unit using ellipsoidal optimal recovery (EOpR). EOpR provides policy evaluators with "worst-case" outcomes and "typical" outcomes to help in decision making. It is an approximation-theoretic technique that also relates to the theory of principal components, which recovers unknown observations given a learned signal class and a set of known observations. We show that EOpR can improve pre-treatment fit and bias of the post-treatment estimation relative to other econometrics methods. Beyond recovery of the unit of interest, an advantage of EOpR is that it produces worst-case estimates over the estimations produced by the recovery. We assess our approach on artificially-generated data, on datasets commonly used in the econometrics literature, and also derive results in the context of the COVID-19 pandemic. Such an approach is novel in the econometrics literature for causality and policy evaluation.


翻译:成功量化政策干预的因果关系至关重要,以确定政策是否取得了预期结果。我们对传统的政策评价、合成控制方法(Abadie和Gardeazabal,2003年)提出一种决定性的方法,用以评估使用半脱线最佳恢复(EOPR)的治疗单位的不可观察结果。EOpR向政策评价者提供“最坏情况”的结果和“典型”结果,以帮助决策。这是一种近似理论技术,它也与主要组成部分理论有关,该理论根据一个学习的信号类和一套已知观测结果,恢复了未知的观测结果。我们表明,EOpR可以改进治疗后估计相对于其他计量生态方法的预处理适合性和偏差。除了回收利息单位之外,EOpR的优点是,它对复苏产生的估计得出最坏情况的估计。我们评估了我们关于人为生成的数据的方法,即生态计量文献中常用的数据集,还从COVID-19大流行性研究中得出结果。这种方法在生态计量和因果关系的文献中是新颖的。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
105+阅读 · 2021年8月27日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月1日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
VIP会员
相关VIP内容
因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
105+阅读 · 2021年8月27日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员