When do common time series estimands have nonparametric causal meaning?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Rambachan, Ashesh, Shephard, Neil |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2019
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
When are time series predictions causal? The potential system and dynamic causal effects
di: Carlson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Carlson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Predictive Algorithms to Automatic Generation of Anomalies
di: Mullainathan, Sendhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mullainathan, Sendhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exponentially weighted estimands and the exponential family: Filtering, prediction and smoothing
di: van Heel, Simon Donker, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van Heel, Simon Donker, et al.
Pubblicazione: (2025)
Design-Based Uncertainty for Quasi-Experiments
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020)
Large Language Models: An Applied Econometric Framework
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Design and Evaluation of Predictive Algorithms under Unobserved Confounding
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2022)
Program Evaluation with Remotely Sensed Outcomes
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic causal inference with time series data
di: Schaffe-Odeleye, Tanique, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schaffe-Odeleye, Tanique, et al.
Pubblicazione: (2026)
The purpose of an estimator is what it does: Misspecification, estimands, and over-identification
di: Andrews, Isaiah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Andrews, Isaiah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is the diurnal pattern sufficient to explain intraday variation in volatility? A nonparametric assessment
di: Christensen, Kim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Christensen, Kim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Inference on many jumps in nonparametric panel regression models
di: Chen, Likai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Likai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Improved inference for nonparametric regression and regression-discontinuity designs
di: Cavaliere, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cavaliere, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unifying regression-based and design-based causal inference in time-series experiments
di: Lin, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zhexiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structured Lasso for convex nonparametric least squares: An application to Swedish electricity distribution networks
di: Liao, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
A nonparametric test for diurnal variation in spot correlation processes
di: Christensen, Kim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Christensen, Kim, et al.
Pubblicazione: (2024)
A dual approach to nonparametric characterization for random utility models
di: Koida, Nobuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koida, Nobuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
The causal interpretation of panel vector autoregressions
di: Pala, Raimondo
Pubblicazione: (2025)
di: Pala, Raimondo
Pubblicazione: (2025)
Identifying causal effects with subjective ordinal outcomes
di: Goff, Leonard
Pubblicazione: (2022)
di: Goff, Leonard
Pubblicazione: (2022)
A joint test of unconfoundedness and common trends
di: Huber, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huber, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distilling interpretable causal trees from causal forests
di: Rehill, Patrick
Pubblicazione: (2024)
di: Rehill, Patrick
Pubblicazione: (2024)
Learning control variables and instruments for causal analysis in observational data
di: Apfel, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Apfel, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Debiasing and $t$-tests for synthetic control inference on average causal effects
di: Chernozhukov, Victor, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Chernozhukov, Victor, et al.
Pubblicazione: (2018)
The Dynamic, the Static, and the Weak: Factor models and the analysis of high-dimensional time series
di: Barigozzi, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barigozzi, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Policy-relevant causal effect estimation using instrumental variables with interference
di: Nibbering, Didier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nibbering, Didier, et al.
Pubblicazione: (2025)
Policy relevance of causal quantities in networks
di: Loomba, Sahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Loomba, Sahil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model selection confidence sets for time series models with applications to electricity load data
di: De Bortoli, Piersilvio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Bortoli, Piersilvio, et al.
Pubblicazione: (2026)
Double machine learning for causal inference in a multivariate sample selection model
di: Dolgikh, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dolgikh, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multilevel non-linear interrupted time series analysis
di: Waken, RJ, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Waken, RJ, et al.
Pubblicazione: (2025)
Credible causal inference beyond toy models
di: Bastías, Pablo Geraldo
Pubblicazione: (2024)
di: Bastías, Pablo Geraldo
Pubblicazione: (2024)
When is p-hacking detectable?
di: Faridani, Stefan
Pubblicazione: (2025)
di: Faridani, Stefan
Pubblicazione: (2025)
Causal mechanism and mediation analysis for macroeconomics dynamics: a bridge of Granger and Sims causality
di: Dufour, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dufour, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Potential weights and implicit causal designs in linear regression
di: Chen, Jiafeng
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Jiafeng
Pubblicazione: (2024)
Simple robust two-stage estimation and inference for generalized impulse responses and multi-horizon causality
di: Dufour, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dufour, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data-driven model selection within the matrix completion method for causal panel data models
di: Heiniger, Sandro
Pubblicazione: (2024)
di: Heiniger, Sandro
Pubblicazione: (2024)
Estimating unrestricted spatial interdependence in panel spatial autoregressive models with latent common factors
di: Gefang, Deborah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gefang, Deborah, et al.
Pubblicazione: (2025)
On a new robust method of inference for general time series models
di: Wang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
When does IV identification not restrict outcomes?
di: Goff, Leonard
Pubblicazione: (2024)
di: Goff, Leonard
Pubblicazione: (2024)
Large datasets for the Euro Area and its member countries and the dynamic effects of the common monetary policy
di: Barigozzi, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barigozzi, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Starting Small: Prioritizing Safety over Efficacy in Randomized Experiments Using the Exact Finite Sample Likelihood
di: Christy, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Christy, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counting Defiers: A Design-Based Model of an Experiment Can Reveal Evidence Beyond the Average Effect
di: Christy, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Christy, Neil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
When are time series predictions causal? The potential system and dynamic causal effects
di: Carlson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026) -
From Predictive Algorithms to Automatic Generation of Anomalies
di: Mullainathan, Sendhil, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Exponentially weighted estimands and the exponential family: Filtering, prediction and smoothing
di: van Heel, Simon Donker, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Design-Based Uncertainty for Quasi-Experiments
di: Rambachan, Ashesh, et al.
Pubblicazione: (2020) -
Large Language Models: An Applied Econometric Framework
di: Ludwig, Jens, et al.
Pubblicazione: (2024)