Estimation of average treatment effects with panel data: Asymptotic theory and implementation
面板数据平均处理效应估计：渐近理论与实施AI 解读 ↓
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面板数据平均处理效应估计：渐近理论与实施
- 研究问题
- 如何放宽既有面板平均处理效应方法的分布限制、建立估计量的推断理论，并在控制单位很多时选择合适的控制组？
- 方法与思路
- 作者扩展既有方法所允许的数据生成过程，推导平均处理效应估计量的渐近分布，并提出用 LASSO 选择控制单位。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法适用于更广的数据生成过程，并称 LASSO 在计算效率和样本外预测准确性上优于若干常用选择方法。
- 阅读关注点
- 应核对究竟放宽了哪些分布限制、处理效应的识别条件、控制单位选择与推断的关系，以及预测比较的样本和基准。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；完整识别假设和比较数值未说明，较好的样本外预测表现不能直接保证处理效应估计更准确。
原文摘要
Hsiao, Ching and Wan (2012) propose a novel method to estimate the average treatment effect using panel data. In this paper, we accomplish the following: (i) We relax some of the distributional assumptions made in HCW and show that the HCW method works for a much wider range of data generating processes; (ii) We derive the asymptotic distribution of HCW’s average treatment effect estimator which facilitates inference; (iii) When there exists a large number of control units, we propose using the LASSO method to select control units. We show that the LASSO method is computationally more efficient compared to conventional model selection criteria. Moreover, the LASSO method leads to more accurate out-of-sample prediction results than many commonly adopted approaches such as BIC, AIC, AICC and the leave-many-out cross validation methods (Du and Zhang, 2015).