Estimation of Complier Expected Shortfall Treatment Effects with a Binary Instrumental Variable
利用二元工具变量估计服从者期望短缺处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用二元工具变量估计服从者期望短缺处理效应
- 研究问题
- 对二元内生处理，如何利用二元工具变量估计服从者子群体的期望短缺处理效应，以描述结果分布特定区域的效应？
- 方法与思路
- 作者提出 CRESTE 模型，结合二元工具变量特点与特定 Neyman 正交化，通过估计权重的最小二乘和分位数回归两步求解。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了估计量的渐近性质，并通过模拟展示有限样本表现，另以职业培训研究说明该分布效应度量的实际用途。
- 阅读关注点
- 应核对服从者与期望短缺效应的定义、工具变量识别条件，以及估计权重、正交化和两步回归如何共同影响推断。
- 阅读边界
- 所给为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明完整工具变量条件、尾部区域选择或渐近方差公式。
原文摘要
Estimating the causal effect of a treatment or exposure for a subpopulation is of great interest in many biomedical and economical studies. Expected shortfall, also referred to as the super-quantile, is an attractive effect-size measure that can accommodate data heterogeneity and aggregate local information of effect over a certain region of interest of the outcome distribution. In this article, we propose the ComplieR Expected Shortfall Treatment Effect (CRESTE) model under an instrumental variable framework to quantity the CRESTE for a binary endogenous treatment variable. By utilizing the special characteristics of a binary instrumental variable and a specific formulation of Neyman-orthogonalization, we propose a two-step estimation procedure, which can be implemented by simply solving weighted least-squares regression and weighted quantile regression with estimated weights. We develop the asymptotic properties for the proposed estimator and use numerical simulations to confirm its validity and robust finite-sample performance. An illustrative analysis of a National Job Training Partnership Act study is presented to show the practical utility of the proposed method.