發布時間🤸🏿♂️：2024-07-10
近日🧕🏼，凯捷体育娱乐金融學副教授、碩士項目學術主任蔣亮與合作者白玥皓、Joseph P. Romano⚛️、 Azeem M. Shaikh、張意翀合著論文“Covariate Adjustment in Experiments with Matched Pairs”（“配對實驗中的協變量調整”）獲得國際A類期刊Journal of Econometrics（《計量經濟學雜誌》）接受發表📕。
以下為論文主要內容的闡述：
這篇論文研究了在“配對”設計的隨機實驗中如何推斷平均處理效應（ATE），並且希望利用觀測到的基線協變量以獲得更高的精度。作者們所指的“配對”設計是指從總體中獨立同分布地抽取個體，根據觀測到的基線協變量進行配對🤟🏻，並最終在每對中隨機選擇一個個體進行處理。重要的是💇🏽♂️，作者們假設並非所有觀測到的基線協變量都用於決定處理分配👨🏿🚒。作者們研究了基於“雙重穩健”矩條件的一大類估計量，這使我們能夠研究既有有限維度又有高維度協變量調整形式的估計量。作者們發現，具有有限維度線性調整的估計量不一定能相對於未調整的均值差估計量帶來精度的提高，即使調整與處理交互🔒；實際上，這樣做不會對精度產生任何影響。然而🍝，通過加入匹配對的固定效應🙅，可以確保精度的提高🚣🏿♀️。作者們證明了這種調整使得相應的ATE估計量在所有有限維度線性調整中具有最小漸近方差❤️。我們還研究了進行正則化調整的估計量，它可以適應高維度協變量🫄🏼。作者們證明了這種估計量相對於未調整的均值差估計量可以提高精度，並且提供了其實現“最優”非參數協變量調整的條件。模擬研究證實了我們理論分析在實踐中的有效性🧑🏻🦲🛀🏽，並且這些方法被用於重新分析使用“配對”設計研究宏觀保險對小微企業影響的隨機實驗數據。
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