Sharp Hybrid Confidence Bands for Partially Identified Treatment Effects under Tail Uncertainty with an Application to Workforce Gender Diversity and Firm Performance
尾部不确定性下部分识别处理效应的混合置信带及企业性别多样性应用AI 解读 ↓
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尾部不确定性下部分识别处理效应的混合置信带及企业性别多样性应用
- 研究问题
- 结果变量支持边界不可信或尾部较重时，如何为部分识别的平均处理效应构造置信带？作者研究尾部不确定性对区间推断的影响。
- 方法与思路
- 作者将 DKW 分布集中界与平滑均值部分的渐近 delta 方法结合，使用 Bonferroni 分配端点误差，并扩展至组序贯程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，concATE 将尾部不确定性纳入联合覆盖推断，并提供序贯扩展；企业面板应用报告女性领导比例达到较高阈值后的显著结果。
- 阅读关注点
- 应核对未知支持及重尾情况下区间是否有限，厘清联合覆盖属于何种保证，并检查序贯校正、阈值搜索和企业应用的识别条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收。混合方法包含渐近步骤，摘要不足以确认有限样本覆盖或企业阈值的因果含义。
原文摘要
Manski's nonparametric bounds partially identify the average treatment effects (ATEs) under minimal assumptions, yielding an interval-valued estimand with endpoints that depend on the outcome support - typically treated as known or fixed. In many empirical settings, however, credible bounds on the outcome support are often unavailable and outcomes may be heavy-tailed, so common empirical implementations that rely on ad-hoc truncation or observed extrema can compromise finite-sample coverage. We develop concATE, a hybrid confidence band for interval-identified ATEs that explicitly accounts for tail uncertainty without imposing parametric assumptions. The inference method combines a distribution-free concentration bound for the outcome distribution based on the Dvoretzky-Kiefer-Wolfowitz inequality with the asymptotic delta-method inference for smooth mean components, and allocates size across bound endpoints using Bonferroni's inequality to guarantee joint coverage. We further extend concATE to a group-sequential procedure that controls the family-wise error rate using Pocock correction. Applying the method to panel data on 901 listed firms (2015Q2--2022Q1), we find that senior-level gender diversity has a statistically significant positive effect on firm value (Tobin's Q) only after crossing substantial representation thresholds: in Growth & Innovation sectors, significance emerges at approximately 55% female leadership, while in Defensive sectors it appears only beyond about 60%.