극단 양자 치료 효과를 위한 꼬리 보정 추정법

본 논문은 관측 연구에서 치료가 결과 변수의 극단(극소·극대)에 미치는 인과 효과, 즉 극단 양자 치료 효과(eQTE)를 정확히 추정하기 위한 새로운 통계적 프레임워크인 Tail‑Calibrated Inverse Estimating Equation (TIEE)을 제안한다. 서론에서는 eQTE의 중요성을 강조하고, 기존 QTE 방법이 중간 양자에서는 일관성과 정규성을 제공하지만, τ가 0 또는 1에 가까워지는 극단 양자에서는 표본 크기 n·τ가 급감해 경험적 양자 추정이 불안정해지는 문제를 지적한다. 특히, Zhang(2018a)이 제시한 세 가지 극단 양자 구간(중간, 중간‑극단, 극단) 중 극단 구간에서는 데이터가 거의 없거나 전혀 없을 수 있어 기존의 점근적 이론이 적용되지 않는다. 기존의 EVT 기반 방법은 heavy‑tailed 가정에 의존하고, 두 단계(조건부 양자 회귀 → 꼬리 추정)로 진행돼 모델 오차에 취약하다. 문제 정의와 기존 방법을 검토한 뒤, 저자들은 Cheng과 Li(2024)의 Inverse Estimating Equation(IEE) 프레임워크를 확장한다. IEE는 양자를 “τ_d(θ)=E