Causal Inference under Interference through Designed Markets
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究市场机制产生的处理溢出、干扰下的因果福利效应与政策选择。
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通过设计型市场进行干扰下的因果推断
- 研究问题
- 在拍卖和匹配市场中，需求侧处理会通过市场机制影响其他参与者，如何识别福利效应，并制定考虑溢出的处理对象选择规则？
- 方法与思路
- 作者针对一类策略无关的阈值机制提出准实验方法，在单个市场数据上运行加权且扰动后的机制，估计福利效应并设计溢出感知规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量半参数有效、渐近正态且对广泛需求设定稳健，选择规则的渐近遗憾趋零；智利学校应用显示溢出削弱信息的降不平等效应。
- 阅读关注点
- 应核对阈值机制与准实验识别条件、单市场渐近框架，以及权重、扰动和福利估计的联系，并检查选择规则遗憾消失的条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未完整说明适用机制和识别条件，不能将稳健性或经验方向外推至所有市场。
原文摘要
In auction and matching markets, estimating the welfare effects of demand-side treatments is challenging because of spillovers through the mechanism. We develop a quasi-experimental approach that avoids parametric assumptions typically imposed by structural methods. For a class of strategy-proof "cutoff" mechanisms, we propose an estimator that runs a weighted and perturbed version of the mechanism on data from a single market. The estimator is semi-parametrically efficient, asymptotically normal, and robust to a wide class of demand-side specifications. We propose spillover-aware targeting rules with vanishing asymptotic regret. Empirically, spillovers diminish the effect of information on inequality in Chilean schools.