Inference for Interval-Identified Parameters Selected from an Estimated Set
从估计集合中选择的区间识别参数推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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从估计集合中选择的区间识别参数推断
- 研究问题
- 当处理或政策依据估计出的优选集合或其他数据驱动规则选出，且其效果只能区间识别时，如何进行兼顾选择过程的有效推断？
- 方法与思路
- 作者针对数据依赖选择后的区间识别参数，构造三类置信区间，讨论处理效应、平均偏效应与福利等例子，并研究统一渐近有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提出的三类区间在较弱假设下具有统一渐近有效性，适用于从估计最佳表现集合或数据依赖规则中选出的参数。
- 阅读关注点
- 应核对三类区间的覆盖对象及选择规则，区分识别区间与抽样不确定性，并查看统一有效性条件和区间长度之间的权衡。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核验。摘要未列出所谓弱假设、三类区间的具体形式，也未提供有限样本覆盖结果。
原文摘要
Interval identification of parameters such as average treatment effects, average partial effects and welfare is particularly common when using observational data and experimental data with imperfect compliance due to the endogeneity of individuals' treatment uptake. In this setting, the researcher is typically interested in a treatment or policy that is either selected from the estimated set of best-performers or arises from a data-dependent selection rule. In this paper, we develop new inference tools for interval-identified parameters chosen via these forms of selection. We develop three types of confidence intervals for data-dependent and interval-identified parameters, discuss how they apply to several examples of interest and prove their uniform asymptotic validity under weak assumptions.