Nonparametric identification and efficient estimation of causal effects with instrumental variables
工具变量下因果效应的非参数识别与有效估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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工具变量下因果效应的非参数识别与有效估计
- 研究问题
- 存在未观测混杂时，哪些结构条件能借助工具变量非参数识别不同因果效应，又如何有效估计相应边际和条件对比？
- 方法与思路
- 作者整理调用条件 Wald 量的识别条件与公式，并基于已有工作提出相应因果效应泛函的非参数有效估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称统一组织了条件平均、已处理者平均与局部平均效应的识别路径，并提供有效估计方法及两项应用示例。
- 阅读关注点
- 应逐项核对工具变量条件与效应目标的对应、条件 Wald 公式适用范围，以及有效估计所需的额外统计条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未列出完整结构条件、效率界或应用估计结果。
原文摘要
Instrumental variables are widely used in econometrics and epidemiology for identifying and estimating causal effects when an exposure of interest is confounded by unmeasured factors. Despite this popularity, the assumptions invoked to justify the use of instruments differ substantially across the literature. Similarly, statistical approaches for estimating the resulting causal quantities vary considerably, and often rely on strong parametric assumptions. In this work, we compile and organize structural conditions that nonparametrically identify conditional average treatment effects, average treatment effects among the treated, and local average treatment effects, with a focus on identification formulae invoking the conditional Wald estimand. Moreover, we build upon existing work and propose nonparametric efficient estimators of functionals corresponding to marginal and conditional causal contrasts resulting from the various identification paradigms. We illustrate the proposed methods on an observational study examining the effects of operative care on adverse events for cholecystitis patients, and a randomized trial assessing the effects of market participation on political views.