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新的IV框架解决了连续时间随机过程中的因果推断问题

研究人员开发了一种新颖的工具变量（IV）框架，旨在解决连续时间随机过程中的因果问题。这种新方法将传统上应用于静态或离散时间设置的IV技术扩展到处理由随机微分方程（SDEs）控制的系统中未观测到的混淆。该框架在无穷小层面上编码因果效应，并使用路径值工具变量推导出矩约束，简化了像Ornstein-Uhlenbeck这样的特定过程。该方法在恢复混淆连续时间系统中的因果效应方面取得了经验成功，而其他方法则显示出偏差。