In:
Canadian Journal of Statistics, Wiley, Vol. 50, No. 3 ( 2022-09), p. 795-819
Abstract:
de traitment de variables endogènes factices, les auteurs de ce travail élaborent une approche en deux étapes qui fait usage de variables instrumentales (IV) de grandes dimensions. En effet, afin d'accommoder le caractère dichotomique de la variable de traitement endogène et le fait que les variables instrumentales soient de grandes dimensions, la procédure commence par approximer l'instrument optimal en utilisant la forme réduite d'une régression logistique pénalisée. Ensuite, en remplaçant la variable de traitement originale par son score de propension, un nouvel estimateur est construit grâce à l'ajustement par moindres carrés d'un modèle de régression logistique pénalisé à variables instrumentales (LIVE). Les auteurs montrent que l'estimateur LIVE, ainsi construit, est asymptitquement normal et converge vers le véritable effet de traitement au taux habituel de racine de n lorsque n → ∞ . Une étude Monte Carlo leur a, également, permis de constater que pour estimer les effets d'un traitement endogène, LIVE est plus efficace que d'autres estimateurs existants. En guise d'applications, les auteurs ont utilisé LIVE pour examiner l'effet des Jeux Olympiques sur la croissance économique du pays hôte et pour vérifier si les visites à domicile des enseignants améliorent les résultats scolaires des élèves. Enfin, les algorithmes et procédures dévélopés dans le cadre de ce travail ont été réunis sous forme d'un package R, appelé ‘naivereg’.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
0319-5724
,
1708-945X
Language:
English
Publisher:
Wiley
Publication Date:
2022
detail.hit.zdb_id:
2007833-X
detail.hit.zdb_id:
197355-1
Permalink