增广的综合控制方法

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摘要翻译：
在面板数据设置中，合成控制方法(SCM)是一种常用的估计处理对单个单元影响的方法。“综合控制”是控制单元的加权平均值，它尽可能密切地平衡被治疗单元的预处理结果。最初建议的一个关键特征是只有在预处理结果符合性良好时才使用SCM。我们提出增强的SCM作为SCM的扩展，以在这样的预处理适合是不可行的设置。与不精确匹配的偏差校正类似，增强的SCM使用一个结果模型来估计由于预处理拟合不完善而产生的偏差，然后去偏原始SCM估计。我们的主要建议，使用岭回归作为结果模型，直接控制预处理拟合，同时最小化从凸包的外推。这个估计量也可以表示为一个修正的合成控制问题的解决方案，该问题允许对某些施主单位负权重。我们在不同的数据生成过程中，包括一个线性因子模型，对该方法的估计误差进行了约束，并说明了正则化如何有助于避免对噪声的过拟合。我们通过大量的模拟研究证明了增强供应链管理的收益，并应用该框架估计了2012年堪萨斯州减税对经济增长的影响。我们在新的augsynth R包中实现了所提出的方法。
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英文标题：
《The Augmented Synthetic Control Method》
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作者：
Eli Ben-Michael, Avi Feller, Jesse Rothstein
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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英文摘要：
  The synthetic control method (SCM) is a popular approach for estimating the impact of a treatment on a single unit in panel data settings. The "synthetic control" is a weighted average of control units that balances the treated unit's pre-treatment outcomes as closely as possible. A critical feature of the original proposal is to use SCM only when the fit on pre-treatment outcomes is excellent. We propose Augmented SCM as an extension of SCM to settings where such pre-treatment fit is infeasible. Analogous to bias correction for inexact matching, Augmented SCM uses an outcome model to estimate the bias due to imperfect pre-treatment fit and then de-biases the original SCM estimate. Our main proposal, which uses ridge regression as the outcome model, directly controls pre-treatment fit while minimizing extrapolation from the convex hull. This estimator can also be expressed as a solution to a modified synthetic controls problem that allows negative weights on some donor units. We bound the estimation error of this approach under different data generating processes, including a linear factor model, and show how regularization helps to avoid over-fitting to noise. We demonstrate gains from Augmented SCM with extensive simulation studies and apply this framework to estimate the impact of the 2012 Kansas tax cuts on economic growth. We implement the proposed method in the new augsynth R package.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1811.04170

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关键词：控制方法 econometrics Multivariate over-fitting Econometric treatment 增强 提出 unit data