Spatial Regression

Pythonによるベイズ空間Synthetic Control:scspillとmlsynthで読み解くカリフォルニア州提案99

カリフォルニア州提案99を題材に、Synthetic Control法をゼロから解説するPythonチュートリアルです。3つの段階を順に登ります——Abadie・Diamond・Hainmuellerによる古典的な単体(シンプレックス)制約、制約ではなくデータにドナー州を選ばせるhorseshoe事前分布、そしてドナー集団に対するSUTVAを外し「他に誰が処置を受けたのか」を問うSakaguchi・Tagawaのベイズ空間モデルです。すべての数式を導出し、それを実装するコードと対応づけながら、scspillとmlsynthの両ライブラリを使います。カリフォルニアへの効果はどの緩和にも耐えて残ります。ドナー集団が汚染されていないという主張は、そうではありません。

ベイズ空間Synthetic Control:Rによるカリフォルニア州提案99

Sakaguchi & TagawaのカリフォルニアたばこのケーススタディをRで再現します——3つの推定量、1つのATT、そしてネバダ規模のスピルオーバー。