A Sensitivity Analysis of the Surrogate Index Approach for Estimating Long-Term Treatment Effects
估计长期处理效应的替代指标指数法：敏感性分析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：摘要研究替代性假设违背时长期处理效应的点识别、部分识别和敏感性推断，因此直接归入因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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估计长期处理效应的替代指标指数法：敏感性分析
- 研究问题
- 当短期替代指标不能满足替代性假设时，长期平均处理效应可以如何识别，并如何量化对该假设的敏感性？
- 方法与思路
- 作者提出加权替代指标指数，在可比性下利用条件 copula 描述处理与长期结果的关联，并构建去偏估计和推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，已知 copula 时可点识别长期效应，未知时给出识别集合，并提供两类推断及巴基斯坦减贫项目应用。
- 阅读关注点
- 应核对可比性与替代性的区别、允许的 copula 范围、识别集合是否锐利，以及部分识别区间的构造方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未说明 copula 如何获知及完整推断条件，应用也未提供数值结果。
原文摘要
This paper develops a sensitivity analysis of the surrogacy assumption for the surrogate index approach in Athey et al. [2025b]. We introduce "Weighted Surrogate Indices (WSIs)," the analog of the surrogate index under the surrogacy assumption. We show that under comparability, the ATE on WSI identifies the ATE on the long-term outcome when a copula of the treatment and the long-term outcome conditional on baseline covariates and surrogates is known. When the copula is unknown, we establish the identified set of the ATE on the long-term outcome. Furthermore, we construct debiased estimators of the ATE for any given copula and develop asymptotically valid inference in both point-identified and partially identified cases. Using data from a poverty alleviation program in Pakistan, we demonstrate the importance of sensitivity checks as well as the usefulness of our approach.