Learning Treatment Representations for Downstream Instrumental Variable Regression
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接处理高维内生变量的工具变量识别和降维偏差，支持因果推断分类；结果预测并未涉及金融收益预测。
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为后续工具变量回归学习处理变量表征
- 研究问题
- 当内生处理高维且非结构化、工具变量数量有限时，如何学习低维处理表征，避免常规降维造成的遗漏变量偏差？
- 方法与思路
- 作者在表征学习阶段显式纳入工具变量信息，再对所得表征实施工具变量回归，并开展理论分析和实证比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法可识别优化结果预测的方向，并在实验中改善先进行无监督降维、再实施工具变量回归的传统流程。
- 阅读关注点
- 应核对被识别的表征方向与原始处理因果效应的关系，以及工具变量有效性、目标维数和预测评价方式。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出识别条件，识别预测方向不等于识别所有高维处理的独立因果效应。
原文摘要
Traditional instrumental variable (IV) estimators face a fundamental constraint: they can only accommodate as many endogenous treatment variables as available instruments. This limitation becomes particularly challenging in settings where the treatment is presented in a high-dimensional and unstructured manner (e.g. descriptions of patient treatment pathways in a hospital). In such settings, researchers typically resort to applying unsupervised dimension reduction techniques to learn a low-dimensional treatment representation prior to implementing IV regression analysis. We show that such methods can suffer from substantial omitted variable bias due to implicit regularization in the representation learning step. We propose a novel approach to construct treatment representations by explicitly incorporating instrumental variables during the representation learning process. Our approach provides a framework for handling high-dimensional endogenous variables with limited instruments. We demonstrate both theoretically and empirically that fitting IV models on these instrument-informed representations ensures identification of directions that optimize outcome prediction. Our experiments show that our proposed methodology improves upon the conventional two-stage approaches that perform dimension reduction without incorporating instrument information.