55 papers
Dit artikel presenteert een identificatieaanpak die robuust is voor strategisch gedrag bij het indienen van voorkeuren, waarmee scherpe grenzen worden afgeleid voor de causale effecten van schooltoewijzing op basis van data uit het Chileense universitair toewijzingssysteem.
Dit artikel ontwikkelt structurele breuktesten op basis van zelfnormalisatie voor predictieve quantiel- en CoVaR-regressies die geldig zijn voor zowel stationaire als bijna-stationaire predictoren en waarmee veranderingen in de voorspellende kracht van covariaten kunnen worden gedetecteerd.
Dit artikel sluit een theoretisch gat door formeel aan te tonen dat de schuine hellingcoëfficiënt van een logit-model consistent kan worden geschat met de Quasi-Maximum Likelihood-schatter onder dezelfde voorwaarden die eerder door Manski en Ruud zijn geïdentificeerd.
Dit artikel onderzoekt met behulp van twee hoofdstukken en Chinese provinciale data hoe heterogene schokken in wisselkoersen en arbeidsmarkten de handelsdynamiek beïnvloeden, en concludeert dat monetair beleid en innovatie de exportcompetitiviteit vergroten, terwijl optimale beleidsvormen gericht moeten zijn op dynamische transitie in handelspatronen in plaats van het behoud van bestaande comparatieve voordelen.
Hoewel de auteur de ethische motivatie voor een asymmetrische nutfunctie in de geneeskunde erkent, betoogt hij dat de toepasbaarheid van dit beslissingscriterium beperkt is.
Dit artikel introduceert een gestructureerd semiparametrisch raamwerk dat dubbel machine learning combineert met modellen voor algoritmekeuze en kijkersrespons om de vertekende schattingen van behandelingseffecten door algoritmische interferentie in tweezijdige markten te corrigeren en zo nauwkeurige globale effecten voor platformrollouts te kunnen bepalen.
Dit artikel introduceert GMM- en M-schattingen voor netwerkgedata en bewijst hun consistentie en asymptotische normaliteit door een nieuwe uniforme wet van grote aantallen te ontwikkelen die voortbouwt op het werk van Kojevnikov, Marmer en Song.
Deze paper introduceert het TEA-Time-framework voor het extrapoleren van behandelingseffecten naar andere tijdsperiodes door gebruik te maken van twee identificatiestrategieën die een afweging bieden tussen precisie en bias, zoals aangetoond in simulaties en een toepassing op Upworthy A/B-tests.
Deze paper introduceert een uniek kalibratiekader dat heterogene informatie uit diverse bronnen, zoals machinelearningvoorspellingen en externe data, integreert in gerandomiseerde experimenten via convex optimalisatie, waarbij een schatter wordt gegenereerd die zowel geldig is als asymptotisch nooit minder efficiënt is dan bestaande methoden.
Dit artikel introduceert een Bayesiaanse momenten-benadering op basis van exponentieel gekantelde empirische waarschijnlijkheid om endogeniteit in lineaire regressiemodellen te testen, waarbij wordt aangetoond dat de methode consistent is en wordt geïllustreerd met zowel gesimuleerde als empirische data over vraag naar auto's en vliegtickets.
Deze studie biedt een analytische karakterisering van de flexibiliteit van de synthetische controlemethode in de vorm van vrijheidsgraden, waarmee schatbare informatiecriteria worden afgeleid die cross-validatie kunnen vervangen bij modelselectie en die in een toepassing op het Tianjin-verkeersbeleid blijken te presteren boven cross-validatie.
Dit artikel introduceert een gemodificeerde CSS-schatter voor fractioneel geïntegreerde modellen die de vertekening veroorzaakt door het schatten van een constante term effectief wegneemt, wat resulteert in een aanzienlijk betere prestatie, zelfs bij kleine steekproefomvang.
Dit artikel introduceert een nieuw betrouwbaarheidsinterval voor autoregressieve parameters dat, in tegenstelling tot bestaande methoden, volledig robuust is voor de initiële conditie en heteroskedasticiteit, zowel asymptotisch als in eindige steekproeven, tegen slechts een kleine prijs in intervalbreedte.
Dit artikel introduceert een geregulariseerde test voor het verwerpen van de nulhypothese van afwezigheid van lineaire en niet-lineaire seriële afhankelijkheid in hoogdimensionale niet-Gaussische tijdreeksen, waarbij de portmanteau-test van Jasiak en Neyazi (2023) wordt uitgebreid naar een hoogdimensionale setting.
Dit artikel introduceert een nieuw ARCH-raamwerk voor data in Hilbertruimten dat de volledige evolutie van de conditionele covariantie-operator modelleert in plaats van alleen puntsgewijze varianties, en biedt daarbij voorwaarden voor stationariteit, afgeleide schatters en een toepassing op hoogfrequente intradagrendementen.
Dit paper introduceert Gimbal Regression, een deterministisch en geometrisch bewust lokaal regressiemodel dat numerieke instabiliteit in ruimtelijke heterogeniteit oplost door richtingsgewichten te construeren via expliciete oriëntatieobjecten en een gesloten-vorm oplossing.
Dit artikel introduceert een aangepaste 'Double Machine Learning'-methode voor tijdreeksen, genaamd Reverse Cross-Fitting, die de schattingsnauwkeurigheid en robuustheid in macro-economische toepassingen verbetert door tijdsomkeerbaarheid te benutten en een nieuwe kalibratieregel voor hyperparameters voor te stellen.
Dit artikel presenteert een verenigde theorie voor de schatting en inferentie van functionalen die geïdentificeerd zijn door "dunne sets" (subvariëteiten met Lebesgue-maat nul), waarbij wordt aangetoond dat de intrinsieke dimensie van deze sets de optimale convergentiesnelheid bepaalt en dat asymptotisch normale t-statistieken mogelijk zijn via een roosterrepresentatie.
Dit artikel introduceert een correct gecentreerde IV-schatter voor lineaire modellen met geclusterde data en hoge dimensie, die complexe uitsluitingsrestricties en binnen-cluster afhankelijkheid verwerkt en wordt geïllustreerd aan de hand van een grootschalig fiscaal interventieproject in het platteland van Kenia.
Dit paper introduceert een nieuwe bias-correctieprocedure die het verband tussen robuuste bias-correctie en bootstrap-prepivoting benut, waardoor betrouwbaarheidsintervallen voor niet-parametrische regressie en regressie-discontinuïteitsontwerpen 17% korter zijn zonder de asymptotische dekking te compromitteren.