Causal Effects in Matching Mechanisms with Strategically Reported Preferences
この論文は、戦略的な選好報告が因果推定を困難にする学校・大学への配分メカニズムにおいて、真の選好に依存する因果効果を特定し、鋭い境界値を導出する手法を提案し、チリの大学入試データを用いて卒業成功率に顕著な異質性があることを示しています。
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55 件の論文
Persistence-Robust Break Detection in Predictive CoVaR Regressions
この論文は、自己正規化の原理に基づき、予測変数が定常か準定常かを問わず、予測量回帰およびシステムリスク（CoVaR）回帰における構造変化を検出できる頑健な検定手法を開発し、その有効性をシミュレーションと実証分析を通じて示しています。
Slope Consistency of Quasi-Maximum Likelihood Estimator for Binary Choice Models
本論文は、Manski（1975, 1985）および Ruud（1983）が示した条件の下で、二値選択モデルにおける準最尤推定量の傾き係数の一貫性を形式的に証明し、適切な条件下でロジスティック回帰が傾き係数の一貫した推定量を与えることを示したものである。
Trade Dynamics with Heterogeneous Fluctuations
この論文は、中国の県域データを用いた実証分析を通じて、為替レートや労働市場の異質な変動が貿易に与える影響をモデル化し、輸出競争力を高めるための最適な政策が既存の比較優位の維持ではなく貿易パターンの動的な移行を促進すべきであることを示しています。
Hippocratic Utility
この論文は、有害な治療を避けて救われた命を重視し、治療によってのみ救える命を軽視する「ヒポクラテス的効用」の倫理的動機には異議を唱えないものの、その適用範囲は限定的であることを例示を通じて示している。
Estimating Treatment Effects under Algorithmic Interference: A Structured Neural Networks Approach
この論文は、二面市場におけるアルゴリズム干渉により既存の推定量が偏る問題を解決するため、競争的な割り当てメカニズムを明示的にモデル化する構造化半パラメトリック枠組みと二重機械学習を組み合わせた新たな推定手法を提案し、大規模フィールド実験を通じてその有効性を実証したものである。
GMM and M Estimation under Network Dependence
この論文は、ネットワーク依存データに対する一般化モーメント法（GMM）および M 推定量の漸近性質を確立するために、一様大数の法則（ULLN）を新たに構築し、その一貫性と漸近正規性を証明するとともに、実用的な推論手順を提供するものである。
TEA-Time: Transporting Effects Across Time
この論文は、無作為化比較試験の結果を異なる時期に外挿するための「TEA-Time」フレームワークを提案し、複製試験や共通治療群を用いた二つの識別戦略と二重頑健推定量を開発し、Upworthy の A/B テストデータを用いて、共通治療群アプローチが精度向上をもたらす一方で異質的な相互作用によるバイアスリスクがあることを示しています。
Integrating Heterogeneous Information in Randomized Experiments: A Unified Calibration Framework
この論文は、ランダム化実験において、層内共変量だけでなく外部データや機械学習予測など多様な異種情報を凸最適化に基づく較正重みを用いて統合する統一フレームワークを提案し、その漸近的妥当性と効率性の保証を確立するものである。
Testing for Endogeneity: A Moment-Based Bayesian Approach
この論文は、指数傾斜経験尤度フレームワークを用いて、回帰変数の外生性を検証するための一貫性を持つベイズ因子テストを開発し、シミュレーションおよび自動車需要と航空券価格の実証分析を通じてその有効性を示しています。
Degrees of Freedom and Information Criteria for the Synthetic Control Method
この論文は、合成コントロール法（SCM）のモデル柔軟性を自由度の形で解析的に特徴づけ、交差検証に代わる情報基準の導出を通じて、天津の自動車ナンバー制限政策の評価などにおけるモデル選択の精度向上を可能にすることを示しています。
The modified conditional sum-of-squares estimator for fractionally integrated models
この論文は、定常・非定常の ARFIMA モデルにおける条件付き平方和（CSS）推定量の定数項推定に起因するバイアスを理論的に解析し、目的関数の単純な修正によってこれを除去する「修正条件付き平方和（MCSS）推定量」を提案し、その小標本における優れた性能をシミュレーションと実データ分析で実証しています。
Initial-Condition-Robust Inference in Autoregressive Models
この論文は、初期条件が定常または固定であると仮定できない場合でも、漸近的および有限サンプルにおいて初期条件に完全に頑健な信頼区間を提案し、その長さは定常または固定の場合と比較してわずかなコストしか増えないことを示しています。
Shrinkage Regularization for (Non)Linear Serial Dependence Test
この論文は、Jasiak と Neyazi (2023) が提案したポートマンテア検定を拡張し、高次元非ガウス時系列における線形および非線形の系列相関の欠如を検証するための正則化された検定手法を提案するものである。
An operator-level ARCH Model
本論文は、従来の点ごとの分散モデルを超え、一般の可分ヒルベルト空間における条件付き共分散作用素全体の進化を捉える新たな演算子レベルの ARCH モデルを提案し、その定常性や推定量の一致性を理論的に確立するとともに、高頻度取引データへの適用を通じてその実用性を示しています。
Gimbal Regression: Orientation-Adaptive Local Linear Regression under Spatial Heterogeneity
この論文は、空間的異質性における局所回帰の不安定さを解消し、数値的安定性と透明性を確保するために、幾何学的な方向性を明示的に活用した決定論的かつ幾何学的に意識された新しい回帰手法「Gimbal 回帰」を提案しています。
Double Machine Learning for Time Series
この論文は、定常時系列の時間反転性を利用した「リバース・クロスフィッティング」やハイ次元データにおけるバイアス低減のための調整ルールを導入し、マクロ経済時系列における因果推論の適用性を拡大したダブル・マシン・ラーニング手法を提案し、その有効性をシミュレーションと金融規制資本の分析を通じて実証しています。
Thin Sets Are Not Equally Thin: Minimax Learning of Submanifold Integrals
この論文は、経済パラメータの同定に用いられる「薄い集合（部分多様体）」の内在次元 が推定速度に決定的な影響を与えることを示し、 次元部分多様体上の積分関数に対する最小最大最適推定レート を導出し、その漸近正規性に基づく推論手法を確立した。
Estimation and exclusion restrictions in clustered linear models
この論文は、クラスター化されたデータ、高次元の制御変数、そして複雑な除外制約を扱う線形回帰モデルに対し、単純な「留め置き（leave-out）」解釈を持ち計算的に実行可能な新しい IV 推定量を提案し、その漸近理論と頑健な推論手法を構築するとともに、ケニアの農村における財政介入の事例分析を通じてその有効性を示すものである。
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
この論文は、ロバストバイアス補正法とブートストラップ前転化の間の新たな関連性を確立することで、漸近的なカバレッジを損なうことなく、カーブ推定や回帰不連続デザインにおける信頼区間を従来のものより17%短縮する改良された非パラメトリック推論手法を開発したことを示しています。