scspill

Control sintético cuando el tratamiento se filtra: el efecto sobre la unidad tratada y el desbordamiento que recibe cada donante.

scspill es un paquete de Python con modelos de control sintético que abandonan el supuesto SUTVA sobre el grupo de donantes. Se permite que el tratamiento alcance a los controles y cada modelo informa dos estimandos: el efecto sobre la unidad tratada, libre de contaminación, y el efecto de desbordamiento que recibe cada donante, algo que el control sintético clásico no puede expresar en absoluto. El modelo disponible hoy, sar, canaliza los desbordamientos a través de los pesos espaciales que usted defina, escalados por una única intensidad ρ que se estima en lugar de suponerse; ajusta pesos sintéticos con contracción de tipo herradura (horseshoe) y sin restricciones, de modo que los donantes pueden quedar excluidos, entrar con signo negativo o extrapolar, y devuelve incertidumbre bayesiana completa para ambos estimandos. Cuando ρ = 0 se reduce exactamente al control sintético bayesiano de tipo herradura. La arquitectura del estimador sigue a mlsynth —una configuración de pydantic a la entrada y un objeto de resultados estandarizado a la salida— y los nombres de method coinciden con los de su despachador SPILLSYNTH, por lo que ambas bibliotecas se combinan con naturalidad.

🚀 Primeros pasos

Estime un modelo con la Proposición 99 de California en unas diez líneas: el ATT con un intervalo de credibilidad del 95 %, la intensidad del desbordamiento ρ, el desbordamiento año por año que recibe cada donante, los diagnósticos MCMC y los gráficos contrafactuales.

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🧬 Modelos

Hoy se distribuye un modelo: sar, el control sintético bayesiano con desbordamiento autorregresivo espacial de Sakaguchi y Tagawa (2026). Otros tres modelos que incorporan desbordamientos están en la hoja de ruta: el de Cao y Dowd, el control sintético inclusivo de Di Stefano y Mellace, y el SCG con interferencia parcial de Grossi y coautores. No están implementados, y SCSPILLConfig rechaza sus nombres en lugar de recurrir a otro modelo de forma silenciosa.

🧪 Validación

La evidencia de que el muestreador de sar es correcto: la prueba de distribución conjunta de Geweke (2004), cuadrículas de sensibilidad a las distribuciones a priori, verificaciones predictivas a priori y validación cruzada frente a los intervalos de credibilidad congelados del código en R de los autores.

Qué incluye

scspill — la capa de modelos. SCSPILL(config).fit() devuelve el ATT y su intervalo de credibilidad, la trayectoria contrafactual, la distribución posterior de ρ, un panel de desbordamientos por tiempo y donante, y los diagnósticos MCMC.

scspill.validation — la validación del muestreador de sar: la prueba de distribución conjunta de Geweke, las cuadrículas de sensibilidad a las distribuciones a priori y las verificaciones predictivas a priori.

scspill.simulate — el motor de Monte Carlo de sar: un proceso generador de datos SAR sobre una retícula de contigüidad tipo torre y la comparación SCM / BSCM / SCSPILL que sustenta los cuadros 1 y 2 del artículo.

scspill.data — los paneles de desbordamiento que se describen más abajo. Son independientes del modelo, así que cualquier modelo que se añada más adelante podrá usarlos sin cambios.

sar está validado, no solo implementado — se contrasta con el paquete de replicación en R de los autores: las distribuciones posteriores de California y Sudán frente a los intervalos de credibilidad congelados en R, la cuadrícula de Monte Carlo frente a los cuadros congelados del artículo, y los estadísticos predictivos a priori hasta el tercer decimal. Las opciones por defecto son fieles al artículo: se corrigen varios errores documentados de la implementación de referencia, cada uno con una vía de escape o una comparación que cuantifica la diferencia. Véase la página del modelo sar.

Casos de estudio incluidos

scspill.data incluye dos conjuntos de datos listos para estimar:

• California — la Proposición 99, 39 estados (1970–2000): ventas de cigarrillos per cápita con pesos de contigüidad tipo torre, mediante scspill.data.load_california().
• Sudán — la secesión de 2011, 34 países africanos (2000–2015): PIB per cápita con pesos de red comercial, mediante scspill.data.load_sudan(). Se desarrolla en el caso de estudio de Sudán.

Instalación

Instale la versión más reciente desde PyPI (la instalación básica usa solo NumPy/SciPy; el extra numba añade muestreadores compilados con JIT):

pip install scspill              # NumPy/SciPy sampler backend
pip install "scspill[numba]"     # + JIT-compiled samplers (~10x faster)
pip install "scspill @ git+https://github.com/quarcs-lab/scspill.git"   # latest

Requiere Python 3.10 o superior.

De un vistazo

Cargue un caso de estudio incluido, ajuste el muestreador y lea ambos estimandos:

from scspill import SCSPILL
from scspill.data import load_california

panel = load_california()        # Prop 99 panel + rook-contiguity weights
result = SCSPILL(
    {**panel.config_kwargs(), "m_iter": 20_000, "burn": 10_000, "seed": 42}
).fit()

result.att, result.att_ci          # treatment effect on California + 95% CrI
result.rho_hat, result.rho_ci      # spillover intensity posterior
result.spillover_panel["Nevada"]   # the effect received by Nevada, per year
result.diagnostics()               # ESS / R-hat / MCSE per chain
result.plot(kind="panel")          # counterfactual | effect | top spillovers

Diríjase a Primeros pasos, Modelos y Validación para ver los estimadores en acción.

Construido sobre

scspill mantiene sus dependencias deliberadamente ligeras: la pila científica moderna de Python y nada más.

• NumPy y SciPy — el motor del muestreador
• pandas — los paneles y las tablas de desbordamientos
• pydantic — la configuración validada del estimador
• matplotlib — las figuras de diagnóstico y contrafactuales
• numba — muestreadores opcionales compilados con JIT

Agradecimiento

El paquete de Python está escrito y es mantenido por Carlos Mendez. El modelo sar y su implementación original en R/C++ son obra de Shosei Sakaguchi y Hayato Tagawa: cite el artículo de ambos siempre que estime ese modelo. Su paquete de replicación se distribuye bajo licencia MIT, su aviso de derechos de autor se conserva en el archivo LICENSE de la biblioteca, y cada versión de scspill se valida de forma cruzada frente a sus resultados congelados. La arquitectura del estimador sigue a mlsynth, de Jared Greathouse; la infraestructura de documentación sigue al paquete geometrics del QuaRCS Lab.

Si utiliza scspill, cite tanto el software como el artículo metodológico (los metadatos legibles por máquina están en CITATION.cff):

Mendez, C. (2026). Synthetic Control Models with Spillovers in Python (version 0.2.1). https://github.com/quarcs-lab/scspill

Sakaguchi, S., & Tagawa, H. (2026). Identification and Bayesian Inference for Synthetic Control Methods with Spillover Effects. The Econometrics Journal. https://doi.org/10.1093/ectj/utag006

Distribuido bajo la licencia MIT.