Outliers in semi-parametric Estimation of Treatment Effects

Average treatment effects estimands can present significant bias under the presence of outliers. Moreover, outliers can be particularly hard to detect, creating bias and inconsistency in the semi-parametric ATE estimads. In this paper, we use Monte Carlo simulations to demonstrate that semi-parametr...

Full description

Autores:
Ugarte Ontiveros, Darwin
Canavire-Bacarreza, Gustavo
Castro Peñarrieta, Luis
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/11750
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10784/11750
Palabra clave:
Treatment effects
Outliers
Propensity score
Mahalanobis distance
efectos del tratamiento
valores atípicos
puntaje de propensión
distancia Mahalanobis
Rights
License
Acceso abierto