Orthogonal Integrated Conditional Moment Tests for Treatment Effect Heterogeneity
处理效应异质性的正交积分条件矩检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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处理效应异质性的正交积分条件矩检验
- 研究问题
- 如何非参数检验处理效应是否随指定协变量子向量所定义的子群变化，并降低检验对倾向得分和结果模型估计误差的敏感性？
- 方法与思路
- 作者在无混杂条件下以 Neyman 正交得分重写条件矩限制，构造标记经验过程的积分检验，并采用乘子 bootstrap 推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立可行统计量与理想统计量的一致近似，对根号样本量尺度的局部备择具有功效，并扩展至 CATE 规格和二元工具。
- 阅读关注点
- 应核对无混杂及其他识别条件、辅助估计的速率要求、过程和检验泛函的选择，以及工具变量扩展所检验的效应对象。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未完整给出正则条件、工具变量假设或母亲吸烟应用的结果。
原文摘要
We propose a nonparametric integrated conditional moment (ICM) test for treatment effect heterogeneity across subpopulations defined by a given covariate subvector. Under unconfoundedness, the null is recast as a conditional moment restriction based on a Neyman-orthogonal score, which reduces the first-order sensitivity of the empirical process to nuisance parameter estimation. The test statistics are constructed as continuous functionals of a marked empirical process. We establish a uniform feasible-to-oracle approximation and derive the asymptotic properties of these test statistics under the null and fixed alternatives. We further show that the test has nontrivial power against local alternatives converging to the null at the $n^{-1/2}$ rate, and develop an easy-to-implement multiplier bootstrap for feasible inference. We also develop extensions to tests of parametric CATE specifications and to settings with endogenous treatment and a binary instrument. Finally, we apply the proposed testing approach to study whether the effect of maternal smoking during pregnancy on infant birth weight varies with maternal age.