Treatment Evaluation With Multiple Outcome Periods Under Endogeneity and Attrition
内生性与样本流失下的多期处理效应评估AI 解读 ↓
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内生性与样本流失下的多期处理效应评估
- 研究问题
- 当处理选择内生且多期结果存在缺失时，如何识别工具变量服从者各期结果的平均处理效应，并处理与服从类型相关的流失？
- 方法与思路
- 作者结合工具变量、处理前特征和短期或中间结果，利用逆概率加权开展非参数识别，允许选择及流失依赖不可观测服从类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出多期服从者处理效应的评估方法，并通过模拟和大学学业政策应用展示控制样本流失会明显改变效应估计。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量与流失识别假设、中间结果承担的作用、权重构造及支持条件，并明确各期效应对应的目标人群。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能判断具体识别条件是否可信；摘要未给出效应数值，也不能将服从者效应外推至全体。
原文摘要
This article develops a nonparametric methodology for treatment evaluation with multiple outcome periods under treatment endogeneity and missing outcomes. We use instrumental variables, pretreatment characteristics, and short-term (or intermediate) outcomes to identify the average treatment effect on the outcomes of compliers (the subpopulation whose treatment reacts on the instrument) in multiple periods based on inverse probability weighting. Treatment selection and attrition may depend on both observed characteristics and the unobservable compliance type, which is possibly related to unobserved factors. We also provide a simulation study and apply our methods to the evaluation of a policy intervention targeting college achievement, where we find that controlling for attrition considerably affects the effect estimates. Supplementary materials for this article are available online.