合成控制法原理

合成控制法原理合成控制法反事实思维是**鲁宾反事实分析框架(Rubin’scounterfactualframework)**下进行思考,本质思想是为处理组(treatedgroup)找到一个合适的控制组(controlgroup)。合成控制法的思想是对于处理组,选择与处理组具有相似特征且未受到政策干预的控制组。通过对若干个控制区进行线性组合,构造一个近似处理组的合成控制区域(syntheticcontrolregion).对于未受政策影响的潜在控制组(donorpool),通过权重向量给控制组内每

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

合成控制法

反事实思维是**鲁宾反事实分析框架(Rubin’s counterfactual framework)**下进行思考, 本质思想是为处理组(treated group)找到一个合适的控制组(control group)。

合成控制法的思想是对于处理组,选择与处理组具有相似特征且未受到政策干预的控制组。通过对若干个控制区进行线性组合,构造一个近似处理组的合成控制区域(synthetic control region).

对于未受政策影响的潜在控制组(donor pool),通过权重向量给控制组内每个控制区域一个权重值,以组成合成控制地区。权重向量各元素非负且和为1.

最优权重求解

将处理地区未受政策干预之前,记其各预测变量的平均值为向量 x 1 x_1 x1;将潜在控制地区相应预测变量的平均值记为矩阵 X 0 X_0 X0. 选择权重w,使得 X 0 ⋅ w X_0\cdot w X0w尽可能接近 x 1 x_1 x1
在这里插入图片描述

最优权重的求解建模为有约束的加权平方和最小化问题:

在这里插入图片描述

合成控制法注意事项

构建潜在控制区域时,去掉(1)受政策影响的区域 (2)样本期间受到很大特殊冲击的区域(3)donor pool限制为与处理地区具有相似特征的其他控制地区。
另一个注意事项是,干预前的期数需要达到一定规模,同时若出现滞后效应,则干预后的期数要足够多。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/131372.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号