Identification of Average Treatment Effects in Nonparametric Panel Models

要約

このホワイトペーパーでは、パネルデータ設定における平均治療効果の特定を研究します。
新しいノンパラメトリック因子モデルを導入し、平均的な治療効果の識別を証明します。
識別証明は、一貫した推定器の導入に基づいています。
証明の根底にあるのは、各ユニットと期間の治療がない場合、予想される結果に一貫した推定量があるという結果です。
この結果は、たとえば、非常に研究されている性別賃金格差などの結果のグループレベルの違いの分解の問題など、より広く適用できます。

要約(オリジナル)

This paper studies identification of average treatment effects in a panel data setting. It introduces a novel nonparametric factor model and proves identification of average treatment effects. The identification proof is based on the introduction of a consistent estimator. Underlying the proof is a result that there is a consistent estimator for the expected outcome in the absence of the treatment for each unit and time period; this result can be applied more broadly, for example in problems of decompositions of group-level differences in outcomes, such as the much-studied gender wage gap.

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