Résumé IA · arXiv: 2302.13857v1 · econ.EM

A multi-cell experimental design to recover policy relevant treatment effects, with an application to online advertising

Caio Waisman, Brett R. Gordon
Article original Soumis à arXiv le 27 Fév. 2023 Licence : CC BY 4.0 Aussi en : en

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    Machine Learning Estimation of Heterogeneous Treatment Effects with Instruments
    Vasilis Syrgkanis, Victor Lei, Miruna Oprescu et al. · 2019 · Économétrie · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    We consider the estimation of heterogeneous treatment effects with arbitrary machine learning methods in the presence of unobserved confounders with the aid of a valid instrument. Such settings arise in A/B tests with an intent-to-treat structure, where the experimenter randomizes over which user will receive a recommendation to take an action, and we are interested in the effect of the downstream action. We develop a statistical learning approach to the estimation of heterogeneous effects, reducing the problem to the minimization of an appropriate loss function that depends on a set of auxiliary models (each corresponding to a separate prediction task). The reduction enables the use of all …

  2. Apparenté
    Robust Synthetic Control
    Muhammad Jehangir Amjad, Devavrat Shah, Dennis Shen · 2017 · Économétrie · Résumé IA disponible
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    We present a robust generalization of the synthetic control method for comparative case studies. Like the classical method, we present an algorithm to estimate the unobservable counterfactual of a treatment unit. A distinguishing feature of our algorithm is that of de-noising the data matrix via singular value thresholding, which renders our approach robust in multiple facets: it automatically identifies a good subset of donors, overcomes the challenges of missing data, and continues to work well in settings where covariate information may not be provided. To begin, we establish the condition under which the fundamental assumption in synthetic control-like approaches holds, i.e. when the lin…

  3. Apparenté
    Econometric Inference with Machine-Learned Proxies: Partial Identification via Data Combination
    Lixiong Li · 2026 · Économétrie · Résumé IA disponible
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    Empirical researchers increasingly use upstream machine-learning (ML) methods to construct proxies for latent target variables from complex, unstructured data. A naive plug-in use of such proxies in downstream econometric models, however, can lead to biased estimation and invalid inference. This paper develops a framework for partial identification and inference in general moment models with ML-generated proxies. Our approach does not require restrictive assumptions on the upstream ML procedure, such as consistency or known convergence rates, nor does it require a complete validation sample containing all variables used in the downstream analysis. Instead, we assume access to two datasets: a…

  4. Apparenté
    Adaptive Pricing in Insurance: Generalized Linear Models and Gaussian Process Regression Approaches
    Yuqing Zhang, Neil Walton · 2019 · Économétrie · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    We study the application of dynamic pricing to insurance. We view this as an online revenue management problem where the insurance company looks to set prices to optimize the long-run revenue from selling a new insurance product. We develop two pricing models: an adaptive Generalized Linear Model (GLM) and an adaptive Gaussian Process (GP) regression model. Both balance between exploration, where we choose prices in order to learn the distribution of demands & claims for the insurance product, and exploitation, where we myopically choose the best price from the information gathered so far. The performance of the pricing policies is measured in terms of regret: the expected revenue loss cause…

  5. Apparenté
    Bounds on Distributional Treatment Effect Parameters using Panel Data with an Application on Job Displacement
    Brantly Callaway · 2020 · Économétrie · Résumé IA disponible
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    This paper develops new techniques to bound distributional treatment effect parameters that depend on the joint distribution of potential outcomes -- an object not identified by standard identifying assumptions such as selection on observables or even when treatment is randomly assigned. I show that panel data and an additional assumption on the dependence between untreated potential outcomes for the treated group over time (i) provide more identifying power for distributional treatment effect parameters than existing bounds and (ii) provide a more plausible set of conditions than existing methods that obtain point identification. I apply these bounds to study heterogeneity in the effect of …

  6. Apparenté
    Robust decision-making under risk and ambiguity
    Maximilian Blesch, Philipp Eisenhauer · 2021 · Économétrie · Résumé IA disponible
    Résumé scientifique

    Economists often estimate economic models on data and use the point estimates as a stand-in for the truth when studying the model's implications for optimal decision-making. This practice ignores model ambiguity, exposes the decision problem to misspecification, and ultimately leads to post-decision disappointment. Using statistical decision theory, we develop a framework to explore, evaluate, and optimize robust decision rules that explicitly account for estimation uncertainty. We show how to operationalize our analysis by studying robust decisions in a stochastic dynamic investment model in which a decision-maker directly accounts for uncertainty in the model's transition dynamics.

  7. Apparenté
    Deep Learning Macroeconomics
    Rafael R. S. Guimaraes · 2022 · Économétrie · Résumé IA disponible
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    Limited datasets and complex nonlinear relationships are among the challenges that may emerge when applying econometrics to macroeconomic problems. This research proposes deep learning as an approach to transfer learning in the former case and to map relationships between variables in the latter case. Although macroeconomists already apply transfer learning when assuming a given a priori distribution in a Bayesian context, estimating a structural VAR with signal restriction and calibrating parameters based on results observed in other models, to name a few examples, advance in a more systematic transfer learning strategy in applied macroeconomics is the innovation we are introducing. We expl…

  8. Apparenté
    On Bayesian Filtering for Markov Regime Switching Models
    Nigar Hashimzade, Oleg Kirsanov, Tatiana Kirsanova et al. · 2024 · Économétrie · Résumé IA disponible
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