[论文解读] Robust confidence intervals for causal effects with possibly invalid instruments

Hyunseung Kang, Tianxi Cai+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2015

Economics of Agriculture and Food Markets被引用 4

一句话总结

本文提出了一种使用工具变量的稳健置信区间，即使部分工具变量无效，该置信区间依然有效。通过利用偏差稳健估计方法和理论覆盖保证，在工具变量无效的情况下，其表现优于传统方法，如在收入对食品支出影响的研究中所展示的那样。

ABSTRACT

Instrumental variables have been widely used to estimate the causal effect of a treatment on an outcome. Existing confidence intervals for causal effects based on instrumental variables assume that all of the putative instrumental variables are valid; a valid instrumental variable is a variable that affects the outcome only by affecting the treatment and is not related to unmeasured confounders. However, in practice, some of the putative instrumental variables are likely to be invalid. This paper presents a simple and general approach to construct a confidence interval that is robust to possibly invalid instruments. The robust confidence interval has theoretical guarantees on having the correct coverage. The paper also shows that the robust confidence interval outperforms traditional confidence intervals popular in instrumental variables literature when invalid instruments are present. The new approach is applied to a study of the causal effect of income on food expenditures.

研究动机与目标

• 解决工具变量分析中常见的问题，即某些潜在工具变量可能因未测量的混杂因素或对结果的直接影响而无效。
• 开发一种置信区间，即使部分工具变量无效，也能保持正确的覆盖概率。
• 为工具变量有效性无法完全保证的情境下，提供一种实用且理论基础扎实的因果推断方法。

提出的方法

• 该方法采用偏差稳健估计框架，通过建模无效工具变量引入的偏差，来考虑工具变量可能无效的情况。
• 采用矩条件方法，允许包含多个工具变量，同时调整排除限制可能被违反的情况。
• 通过引入估计偏差和方差的标准化枢轴统计量构建置信区间，确保在弱正则性条件下具有渐近覆盖性。
• 该方法对多个无效工具变量的存在具有鲁棒性，且无需事先知道哪些工具变量无效。
• 依赖一个调优参数以控制对无效工具变量的敏感性，其选择具有理论依据。
• 该方法计算高效，适用于标准工具变量模型，无需复杂优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否构建一种因果效应的置信区间，使其在部分工具变量无效时仍能保持正确的覆盖概率？
• RQ2 当存在无效工具变量时，该稳健置信区间的性能与传统工具变量方法相比如何？
• RQ3 在现实应用中，如估计收入对食品支出的影响时，无效工具变量对标准置信区间有何影响？

主要发现

• 在假设部分工具变量可能无效的前提下，该稳健置信区间实现了正确的覆盖概率，提供了理论保证。
• 当存在无效工具变量时，该方法在覆盖准确性方面优于传统置信区间，尤其在小样本到中等样本量下表现更优。
• 在收入与食品支出的实证应用中，该稳健区间相比传统方法产生了更窄且更精确的估计。
• 即使无效工具变量数量增加，该方法依然有效，表现出强鲁棒性。
• 该方法对无效工具变量的具体身份不敏感，仅依赖于整体偏差结构。
• 模拟结果证实，与标准区间频繁出现覆盖不足的情况不同，该稳健区间在各种无效工具变量配置下均能保持名义覆盖水平。