Global Average Treatment Effects for Individualized Randomization Experiments with Aggregate Data
仅用聚合数据识别个体随机化实验的全局平均处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究随机实验的因果效应，并将时间和跨个体干扰作为核心识别问题。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
仅用聚合数据识别个体随机化实验的全局平均处理效应
- 研究问题
- 在双边市场存在时间与个体间干扰、且只能观察处理组和对照组聚合数据时，如何识别和推断全局平均处理效应？
- 方法与思路
- 作者先建立聚合观测下的识别条件，再构造个体随机实验的变系数决策过程模型，以供需动态表示干扰并估计全局效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提供仅依赖组级数据的全局平均处理效应识别、估计和推断程序及检验保证，并以模拟和网约车平台实验展示效果。
- 阅读关注点
- 应核对全局效应与个体随机化效应的区别、聚合数据保留的识别信息，以及供需动态如何刻画跨个体和跨时间干扰。
- 阅读边界
- 仅据 arXiv 预印本摘要，不能确认同行评审或期刊接收；识别限制、动态设定及平台实验数值未说明，不能判断跨平台适用性。
原文摘要
Individualized randomized experiments are central to online platforms for optimizing personalized decisions in complex environments. In two-sided markets, however, standard treatment effect estimation is often invalid due to strong temporal and cross-unit interference, a challenge compounded when only aggregated data are available because of privacy or system constraints. To address these issues, we identify the Global Average Treatment Effect (GATE) using only group-level data from treatment and control groups. We first establish identification conditions based on aggregated observations, and then propose the Individualized Randomized Experiment Varying Coefficient Decision Process (IRE-VCDP) model, which accounts for interference through supply-demand dynamics. Building on this framework, we develop a complete procedure for estimation and statistical inference of the GATE, along with theoretical guarantees for the proposed test. Extensive simulations and real-world experiments using data from a leading ridesharing platform demonstrate the effectiveness of our approach.