Improve Efficiency of Doubly Robust Estimator when Propensity Score is Misspecified
倾向评分误设时提高双重稳健估计的效率AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究已处理者平均处理效应、倾向评分和双重稳健估计，直接属于因果推断；金融资产应用不改变方法分类。
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倾向评分误设时提高双重稳健估计的效率
- 研究问题
- 估计已处理者平均处理效应时，若倾向评分模型误设而结局回归正确，如何降低常规双重稳健估计的方差并保留双重稳健性？
- 方法与思路
- 作者提出 PAD 估计量，通过校准的调整协变量线性扩充倾向评分模型，并求解受限加权最小二乘问题以优化估计方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，PAD 在倾向评分错误而结局回归正确时具有较低渐近方差，并保留任一模型正确即可有效的性质，另有模拟和应用支持。
- 阅读关注点
- 应核对 ATT 与协变量转移均值的对应关系、校准限制和方差优化条件，并检查双重稳健性的证明及估计模型所需收敛性质。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；效率改善针对摘要所列模型情形，不能据此保证两模型均错时仍有效。
原文摘要
Doubly robust (DR) estimation is a crucial technique in causal inference and missing data problems. We propose a novel Propensity score Augmentved Doubly robust (PAD) estimator to enhance the commonly used DR estimator for average treatment effect on the treated (ATT), or equivalently, the mean of the outcome under covariate shift. Our proposed estimator attains a lower asymptotic variance than the conventional DR estimator when the propensity score (PS) model is misspecified and the outcome regression (OR) model is correct while maintaining the double robustness property that it is valid when either the PS or OR model is correct. These are realized by introducing some properly calibrated adjustment covariates to linearly augment the PS model and solving a restricted weighted least square (RWLS) problem to minimize the variance of the augmented estimator. Both the asymptotic analysis and simulation studies demonstrate that PAD can significantly reduce the estimation variance compared to the standard DR estimator when the PS model is wrong and the OR is correct, and maintain close performance to DR when the PS model is correct. We further applied our method to study the effects of eligibility for 401(k) plan on the improvement of net total financial assets using data from the Survey of Income and Program Participation of 1991.