光華講壇——社會(huì)名流與企業(yè)家論壇第6680期
主題：An instrumental variable method for point processes點(diǎn)過(guò)程的工具變量法
主講人：中山大學(xué) 蔣智超教授
主持人：統(tǒng)計(jì)學(xué)院 林華珍教授
時(shí)間：11月24日 14:00-15:00
直播平臺(tái)及會(huì)議ID：騰訊會(huì)議，ID:392-213-590
主辦單位：統(tǒng)計(jì)研究中心和統(tǒng)計(jì)學(xué)院 科研處
主講人簡(jiǎn)介：
蔣智超，中山大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授，本科博士均畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，2016年至2019年在普林斯頓大學(xué)和哈佛大學(xué)從事博士后研究，2019年至2022年在美國(guó)麻省大學(xué)阿默斯特分校擔(dān)任助理教授。研究領(lǐng)域?yàn)橐蚬茢?。研究的主要興趣為主分層分析、工具變量、測(cè)量誤差和缺失數(shù)據(jù)，以及因果推斷方法在生物醫(yī)學(xué)以及社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用。
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
Point processes are probabilistic tools for modeling event data. While there exists a fast-growing literature studying the relationships between point processes, it remains unexplored how such relationships connect to causal effects. In the presence of unmeasured confounders, parameters from point process models do not necessarily have causal interpretations. We propose an instrumental variable method for causal inference with point process treatment and outcome. We define causal quantities based on potential outcomes and establish nonparametric identification results with a binary instrumental variable.
We extend the traditional Wald estimation to deal with point process treatment and outcome, showing that it should be performed after a Fourier transform of the intention-to-treat effects on the treatment and outcome and thus takes the form of deconvolution. We term this as the generalized Wald estimation and propose an estimation strategy based on well-established deconvolution methods.
點(diǎn)過(guò)程是對(duì)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的概率工具。雖然研究點(diǎn)過(guò)程之間關(guān)系的文獻(xiàn)在快速增加，但缺少這些關(guān)系與因果效應(yīng)之間聯(lián)系的探索。在存在未測(cè)量的混雜因素時(shí)，點(diǎn)過(guò)程模型的參數(shù)不一定有因果解釋。主講人提出了一種工具變量方法，用于點(diǎn)過(guò)程治療和結(jié)果的因果推斷。根據(jù)潛在結(jié)果定義因果量，并使用二元工具變量建立非參數(shù)識(shí)別性結(jié)果。
主講人將傳統(tǒng)的Wald估計(jì)擴(kuò)展到處理點(diǎn)過(guò)程治療和結(jié)果，表明它應(yīng)該在對(duì)治療和結(jié)果的意向性效應(yīng)的傅里葉變換之后進(jìn)行，因此采取反卷積的形式。主講人將其稱(chēng)為廣義Wald估計(jì)，并提出了一種基于已建立的反卷積方法的估計(jì)策略。
