[논문 리뷰] A Practical Guide to Counterfactual Estimators for Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data

Licheng Liu, Ye Wang외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 02.

Economic Policies and Impacts인용 수 63

한 줄 요약

이 논문은 TSCS 데이터에 대한 반사실 보간 프레임워크를 제시하고 세 가지 추정量(FEct, IFEct, MC)과 진단 도구 및 오픈 소스 패키지(fect)를 도입하여 전통적인 TWFE보다 인과 추론을 개선합니다.

ABSTRACT

This paper introduces a simple framework of counterfactual estimation for causal inference with time-series cross-sectional data, in which we estimate the average treatment effect on the treated by directly imputing counterfactual outcomes for treated observations. We discuss several novel estimators under this framework, including the fixed effects counterfactual estimator, interactive fixed effects counterfactual estimator, and matrix completion estimator. They provide more reliable causal estimates than conventional twoway fixed effects models when treatment effects are heterogeneous or unobserved time-varying confounders exist. Moreover, we propose a new dynamic treatment effects plot, along with several diagnostic tests, to help researchers gauge the validity of the identifying assumptions. We illustrate these methods with two political economy examples and develop an open-source package, fect, in both R and Stata to facilitate implementation.

연구 동기 및 목표

• dichotomous treatments.
• 두치료를 가진 TSCS 데이터에 대한 간단한 반사실 보간 프레임워크를 도입합니다.
• 세 가지 추정량(FEct, IFEct, MC)을 개발하고 비교합니다.
• 식별 가정과 모델 타당성을 평가하기 위한 진단 및 시각화를 제공합니다.
• usage를 용이하게 하기 위한 R 및 Stata의 오픈 소스 구현(fect)을 제공합니다.

제안 방법

• 잠재적 결과와 처치된 관측치에 대한 반사실 Y_it(0)을 정의합니다.
• 처치 단위에 대해 반사실 결과를 추정하고 처치를 평균화하여 ATT를 추정합니다.
• FEct, IFEct, MC 추정량을 잇는 서로 다른 정규화 접근 방식으로 미처치 결과를 복구하는 방법을 설명합니다.
• 동적 처리 효과 그래프를 반사실에 기반하여 제시하고 이질성과 carryover/사전 추세를 평가합니다.
• 진단 테스트를 도입합니다: 위약 테스트, 사전 추세 없음 테스트, carryover 효과 없음 테스트; 한정된 검정력에 대한 동등성 테스트를 포함합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간에 따라 변하는 교란 및 처리 반전이 있는 TSCS 데이터에서 반사실 보간이 인과 추정에 어떤 개선을 가져올 수 있는가?
• RQ2 ATT 추정에 대해 FEct, IFEct, 혹은 MC를 사용할 때의 특성과 조건은 무엇인가?
• RQ3 동적 처리 효과와 진단 테스트를 사용하여 식별 가정의 타당성을 연구자가 어떻게 진단할 수 있는가?
• RQ4 f ect 소프트웨어가 TSCS 응용 전반에서 이러한 추정량과 진단을 구현하는 역할은 무엇인가?

주요 결과

• 반사실 추정량(FEct, IFEct, MC)은 처리 효과가 이질적이거나 관찰되지 않은 시간 변화 교란이 존재할 때 전통적 TWFE보다 더 신뢰할 수 있는 인과 추정을 제공합니다.
• FEct는 음의 가중치를 피하고 개별 처리 효과의 볼록 결합과 정렬하는 가중치 추정기로 작동합니다.
• IFEct와 MC는 요인 보강 및 저랭 요인 분해를 통해 시간에 따라 변하는 교란을 설명하기 위해 엄격한 외생성 조건을 완화합니다.
• 동적 처리 효과 그래프와 위약/사전 추세 없음/ carryover 없음 테스트를 포함한 진단 도구 세트는 식별 가정을 평가하는 데 도움을 줍니다.
• 오픈 소스 패키지인 fect가 R 및 Stata에서 이들 추정량을 구현하여 적용을 촉진합니다.