合成制御のための予測子選択【JST・京大機械翻訳】

Vives-i-Bastida Jaume

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217760392719 整理番号：22P0308226

合成制御のための予測子選択【JST・京大機械翻訳】

Predictor Selection for Synthetic Controls

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資料名：
発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

合成制御法は,しばしば処理ユニットの前処理特性(予測子と呼ばれる)のマッチングに依存する。予測子の選択とそれらが重みづけされる方法は,合成制御推定量の性能と解釈可能性において主要な役割を果たす。本論文では,最も重要な予測子を選択するのに対抗するために使用される予測子の数をペナルティ化するスパース合成制御手順の使用を提案した。著者らは,線形因子モデルフレームワークにおいて,新しいモデル選択一貫性結果を得て,ペナルティ化手順がより速い平均二乗誤差収束速度を有することを示した。シミュレーション研究を通して,著者らは次に,スパース合成制御がより低いバイアスを達成して,非ペナルティ合成制御より良い後処理性能を有することを示した。最後に,この方法を適用して,利用可能な多数の予測子を有する拡張設定におけるCaliforniaにおけるProposition99の通過の研究を再検討した。【JST・京大機械翻訳】

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統計学

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