Are causal effect estimations enough for optimal recommendations under multitreatment scenarios?

要約

治療法の選択を決定する際には、因果効果推定分析を含めて、さまざまな治療法または対照の下での潜在的な結果を比較し、最適な選択を支援することが不可欠です。
ただし、個々の治療効果を推定するだけでは、真に最適な決定を行うには十分ではない可能性があります。
私たちの研究では、ポートフォリオや保険管理で一般的に使用される条件付きバリューアットリスクによって測定される推定の不確実性など、追加の基準を組み込むことでこの問題に対処しました。
治療の前後で継続的な結果を観察できるように、特定の予測条件を組み込みました。
私たちは、最適な治療効果が得られ、治療前のレベルよりも望ましい治療後の結果につながる治療を優先し、後者の状態を予測基準と呼びました。
これらを考慮して、複数の治療法を選択するための包括的な方法論を提案します。
私たちのアプローチは、従来の因果モデルを採用する前の準備ステップとして傾向スコアモデルをトレーニングすることにより、治療群と対照群の結果を比較するために重要な重複仮定の満足を保証します。
私たちの方法論の実際の応用を説明するために、それをクレジット カードの限度額調整問題に適用しました。
フィンテック企業の過去のデータを分析したところ、事実に反する予測のみに依存するのは適切な融資枠の変更には不十分であることがわかりました。
私たちが提案した追加基準を組み込むことで、政策のパフォーマンスが大幅に向上しました。

要約(オリジナル)

When making treatment selection decisions, it is essential to include a causal effect estimation analysis to compare potential outcomes under different treatments or controls, assisting in optimal selection. However, merely estimating individual treatment effects may not suffice for truly optimal decisions. Our study addressed this issue by incorporating additional criteria, such as the estimations’ uncertainty, measured by the conditional value-at-risk, commonly used in portfolio and insurance management. For continuous outcomes observable before and after treatment, we incorporated a specific prediction condition. We prioritized treatments that could yield optimal treatment effect results and lead to post-treatment outcomes more desirable than pretreatment levels, with the latter condition being called the prediction criterion. With these considerations, we propose a comprehensive methodology for multitreatment selection. Our approach ensures satisfaction of the overlap assumption, crucial for comparing outcomes for treated and control groups, by training propensity score models as a preliminary step before employing traditional causal models. To illustrate a practical application of our methodology, we applied it to the credit card limit adjustment problem. Analyzing a fintech company’s historical data, we found that relying solely on counterfactual predictions was inadequate for appropriate credit line modifications. Incorporating our proposed additional criteria significantly enhanced policy performance.

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