Иицин Сюй и Сюнь Пан: Байесовская альтернатива методу синтетического контроля для сравнительных т...

«Байесовская альтернатива методу синтетического контроля для сравнительных исследований: динамическая многоуровневая модель скрытых факторов с иерархическим сокращением» Ицин Сюй (Стэнфорд) и Сюнь Пан (Университет Цинхуа) Участник дискуссии: Дмитрий Архангельский, CEMFI, Мадрид Аннотация: В данной статье предлагается байесовская альтернатива методу синтетического контроля (МСК) для сравнительных исследований, основанная на апостериорном прогностическом подходе к причинно-следственной модели Рубина. Наш метод контрфактической импутации обобщает МСК, присваивая параметры, специфичные для наблюдений, ковариатам обработанных единиц и используя взаимосвязи высокого порядка между временными рядами обработанных и контрольных единиц. Модель включает динамический член скрытого фактора для коррекции смещений, вызванных временными трендами, специфичными для единиц, и другими ненаблюдаемыми изменяющимися во времени факторами. Для уменьшения зависимости от модели мы разрабатываем байесовскую стратегию иерархического сокращения для выбора факторов и поиска спецификации модели. Этот метод позволяет исследователям делать причинно-следственные выводы как об индивидуальных, так и об усредненных эффектах лечения на основе эмпирических апостериорных распределений контрфактических сценариев лечения. Мы применяем этот метод к смоделированным данным и двум эмпирическим примерам и показываем, что по сравнению с существующими подходами наш метод имеет меньшие смещения, более высокую эффективность и большую гибкость. 21 июля 2020 г.