Confidence Intervals of Treatment Effects in Panel Data Models with Interactive Fixed Effects
交互固定效应面板模型中处理效应的置信区间AI 解读 ↓
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交互固定效应面板模型中处理效应的置信区间
- 研究问题
- 利用交互固定效应面板模型估计处理效应后，如何为每个处理单位在各处理后时期的效应构造具有可靠覆盖率的置信区间？
- 方法与思路
- 作者先使用基于因子的矩阵补全估计处理效应，再通过 bootstrap 构造逐单位、逐处理后时期的置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，区间不要求特定误差分布或大量处理后时期，并证明渐近覆盖正确；模拟和经典数据应用提供有限样本支持。
- 阅读关注点
- 应核对因子结构与处理效应识别条件、bootstrap 如何保留误差依赖，以及区间覆盖是逐点保证还是同时保证。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收状态未经核验；摘要未列明渐近框架和依赖条件，不要求特定分布并不意味着无条件有效。
原文摘要
We consider the construction of confidence intervals for treatment effects estimated using panel models with interactive fixed effects. We first use the factor-based matrix completion technique proposed by Bai and Ng (2021) to estimate the treatment effects, and then use bootstrap method to construct confidence intervals of the treatment effects for treated units at each post-treatment period. Our construction of confidence intervals requires neither specific distributional assumptions on the error terms nor large number of post-treatment periods. We also establish the validity of the proposed bootstrap procedure that these confidence intervals have asymptotically correct coverage probabilities. Simulation studies show that these confidence intervals have satisfactory finite sample performances, and empirical applications using classical datasets yield treatment effect estimates of similar magnitudes and reliable confidence intervals.