Sensitivity Analysis in Unconditional Quantile Effects
无条件分位数效应的敏感性分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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无条件分位数效应的敏感性分析
- 研究问题
- 改变接受处理者的比例会如何影响结果分布的无条件分位数，以及不同分位数上的政策结论能够容忍多大程度的选择偏差？
- 方法与思路
- 作者为处理比例的边际及整体变化构造效应识别集，并提出分位数失效前沿，用于判断能否开展敏感性分析及量化可容忍的偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出将政策分布效应与选择偏差敏感性联系起来的框架，并以低收入工人加入工会对对数工资分位数的影响进行示范。
- 阅读关注点
- 应核对反事实政策如何定义、选择偏差如何参数化、识别集与前沿的计算条件，以及边际变化和整体变化对应的结论差异。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明完整识别假设、前沿估计的推断方法或工会应用的具体结果。
原文摘要
This paper proposes a framework to analyze the effects of counterfactual policies on the unconditional quantiles of an outcome variable. For a given counterfactual policy, we obtain identified sets for the effect of both marginal and global changes in the proportion of treated individuals. To conduct a sensitivity analysis, we introduce the quantile breakdown frontier, a curve that (i) indicates whether a sensitivity analysis is possible or not, and (ii) when a sensitivity analysis is possible, quantifies the amount of selection bias consistent with a given conclusion of interest across different quantiles. To illustrate our method, we perform a sensitivity analysis on the effect of unionizing low income workers on the quantiles of the distribution of (log) wages.