予測の価値を実証的に理解する：配分における予測の役割

arXiv:2602.08786v1 発表タイプ：クロス 要約：機関は、限られた資源を配分するために予測の使用をますます増やしています。設計の観点から見ると、より正確な予測は、設備拡張や治療品質向上などの他の投資と競争します。ここで重要な問いは、特定の配分問題をどのように解決するかではなく、何を解決すべきかという点です。この研究では、計画者がこの問いに原則に基づく回答を形成でき、予測への投資と設備拡張や治療品質向上などの他の政策手段との間で生じる最終的なウェルフェア影響を定量化する実証的なツールキットを開発しました。ドイツの雇用サービスとエチオピアの貧困対策に関する 2 つの実際の事例研究で私のフレームワークを適用し、意思決定者が配分問題における予測の相対価値について文脈固有の結論を確実に導き出す方法を示しました。私たちは、この分野での将来の実証研究を可能にするために、ソフトウェアツールキット（rvp）の一部およびデータを公開します。

arXiv:2602.08786v1 Announce Type: cross Abstract: Institutions increasingly use prediction to allocate scarce resources. From a design perspective, better predictions compete with other investments, such as expanding capacity or improving treatment quality. Here, the big question is not how to solve a specific allocation problem, but rather which problem to solve. In this work, we develop an empirical toolkit to help planners form principled answers to this question and quantify the bottom-line welfare impact of investments in prediction versus other policy levers such as expanding capacity and improving treatment quality. Applying our framework in two real-world case studies on German employment services and poverty targeting in Ethiopia, we illustrate how decision-makers can reliably derive context-specific conclusions about the relative value of prediction in their allocation problem. We make our software toolkit, rvp, and parts of our data available in order to enable future empirical work in this area.