Three Essays on Semiparametric Econometric Evaluation Methods
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Zusammenfassung
This dissertation introduces three novel approaches for the econometric evaluation of heterogeneous treatment effects. The proposed methods consider the effects of a binary treatment on different characteristics of the outcome distribution.
Section 1 proposes an estimation method for various average treatment effects using weighted integrals of estimates of marginal treatment effects. Marginal treatment effects measure the effect of a treatment variable on the outcome for individuals who are indifferent between participating or not. By integration of suitable weighted marginal treatment effects, several average treatment effects can be calculated. The general assumptions of the method enable the use of various nonparametric estimators for the weights and the marginal treatment effects.
Section 2 describes a method to estimate quantile treatment effects of a binary treatment variable on censored durations. The effects of interest are differences between quantiles of the counterfactual outcomes in both treatment states. Identification is based on the conditional independence assumption. Estimators for the whole population and for the subgroup of participants are proposed, consistency, asymptotic normality, and consistency of the variance estimators are shown. A simple transformation of the effects is given, which enables an easy interpretation of the results. A test procedure for several hypotheses on the whole quantile treatment effect process is described. Pros and cons of the method compared to other approaches are discussed.
Section 3 describes methods to test for distributional treatment effects under the conditional independence assumption. The differences between latent outcome distributions are judged by testing hypotheses of distributional equality and stochastic dominance. Furthermore, semiparametric efficient versions of the test statistics are given. The latter test statistics are double robust, i.e., they are consistent under misspecification of either the outcome equation or the propensity score. Consistent bootstrap procedures for deriving critical values of all tests are proposed.
Zusammenfassung in einer weiteren Sprache
Die vorliegende Dissertation enthält drei neue Verfahren zur Evaluation heterogener Maßnahmeeffekte. Die vorgeschlagenen Methoden untersuchen die Wirkungen binärer Maßnahmen auf unterschiedliche Charakteristika der Verteilung der Ergebnisvariablen.
Abschnitt 1 schlägt eine Schätzmethode für mittlere Maßnahmeeffekte vor, die auf gewichteten Integralen von Schätzern marginaler Maßnahmeeffekte beruht. Marginale Maßnahmeeffekte messen die Wirkung einer Maßnahme auf die Ergebnisvariable von Individuen, die zwischen Teilnahme und Nichtteilnahme indifferent sind. Durch Integration geeignet gewichteter marginaler Maßnahmeeffekte können verschiedene mittlere Maßnahmeeffekte berechnet werden. Die allgemeinen Annahmen der Methode ermöglichen die Verwendung unterschiedlicher nichtparametrischer Schätzer der Gewichte und der marginalen Maßnahmeeffekte.
Abschnitt 2 beschreibt eine Methode zur Schätzung von Quantilsmaßnahmeeffekten binärer Maßnahmen für zensierte Verweildauern. Die untersuchten Effekte sind Differenzen von Quantilen der kontrafaktischen Ergebnisvariablen in beiden Zuständen der Maßnahmevariablen. Die Identifikation basiert auf der konditionalen Unabhängigkeitsannahme. Schätzer für die gesamte Population sowie für die Gruppe der Teilnehmer werden vorgeschlagen, Konsistenz, asymptotische Normalverteilung und Konsistenz der Varianzschätzer wird gezeigt. Eine einfache Umformung der Effekte wird hergeleitet, die eine einfache Interpretation der Ergebnisse ermöglicht. Ein Testverfahren für Hypothesen bezüglich des gesamten Prozesses der Quantilsma{\ss}nahmeeffekte wird beschrieben. Die Vor- und Nachteile der Methode werden mit anderen Ansätzen verglichen.
Abschnitt 3 beschreibt Methoden zum Test von Verteilungsmaßnahmeeffekten unter der konditionalen Unabhängigkeitsannahme. Unterschiede zwischen den Verteilungen der latenten Ergebnisvariablen werden mit Hypothesentests hinsichtlich Gleichheit der Verteilungen und stochastischer Do-minanz beurteilt. Darüber hinaus werden semiparametrisch effiziente Teststatistiken beschrieben. Diese Teststatistiken sind doppelt robust, d.h. sie bleiben konsistent, falls entweder die Teilnahmeneigung (propensity score) oder der konditionale Erwartungswert der Ergebnisvariablen fehlspezifiziert sind. Zur Herleitung der kritischen Werte der Tests werden konsistente Bootstrap-Verfahren beschrieben.
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ISO 690
MAIER, Michael, 2008. Three Essays on Semiparametric Econometric Evaluation Methods [Dissertation]. Konstanz: University of KonstanzBibTex
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