| dbo:abstract
|
- En statistiques et en économétrie, la méthode à contrôle synthétique (en anglais synthetic control method) est une méthode d'inférence causale souvent utilisée en évaluation des politiques publiques. La méthode a été développée par pour évaluer le coût économique du conflit basque et utilisée par pour évaluer la politique de contrôle du tabac en Californie. L'idée principale de la méthode consiste à créer un contrôle synthétique à l'unité étudiée pour isoler l'effet d'une politique. (fr)
- The synthetic control method is a statistical method used to evaluate the effect of an intervention in . It involves the construction of a weighted combination of groups used as controls, to which the treatment group is compared. This comparison is used to estimate what would have happened to the treatment group if it had not received the treatment.Unlike difference in differences approaches, this method can account for the effects of confounders changing over time, by weighting the control group to better match the treatment group before the intervention. Another advantage of the synthetic control method is that it allows researchers to systematically select comparison groups. It has been applied to the fields of political science, health policy, criminology, and economics. The synthetic control method combines elements from matching and difference-in-differences techniques. Difference-in-differences methods are often-used policy evaluation tools that estimate the effect of an intervention at an aggregate level (e.g. state, country, age group etc.) by averaging over a set of unaffected units. Famous examples include studies of the employment effects of a raise in the minimum wage in New Jersey fast food restaurants by comparing them to fast food restaurants just across the border in Philadelphia that were unaffected by a minimum wage raise, and studies that look at crime rates in southern cities to evaluate the impact of the Mariel boat lift on crime. The control group in this specific scenario can be interpreted as a weighted average, where some units effectively receive zero weight while others get an equal, non-zero weight. The synthetic control method tries to offer a more systematic way to assign weights to the control group. It typically uses a relatively long time series of the outcome prior to the intervention and estimates weights in such a way that the control group mirrors the treatment group as closely as possible. In particular, assume we have J observations over T time periods where the relevant treatment occurs at time where Let be the treatment effect for unit at time , where is the outcome in absence of the treatment. Without loss of generality, if unit 1 receives the relevant treatment, only is not observed for . We aim to estimate . Imposing some structure and assuming there exist some optimal weights such that for , the synthetic controls approach suggests using these weights to estimate the counterfactual for . So under some regularity conditions, such weights would provide estimators for the treatment effects of interest. In essence, the method uses the idea of matching and using the training data pre-intervention to set up the weights and hence a relevant control post-intervention. Synthetic controls have been used in a number of empirical applications, ranging from studies examining natural catastrophes and growth, studies that examine the effect of vaccine mandates on childhood immunisation, and studies linking political murders to house prices. (en)
- 合成コントロール法（ごうせいコントロールほう、英語: synthetic control method、略称: SCM）は、事例の比較研究において介入の効果を評価するために用いられる統計的手法である。この方法では、(1) として使用される群について、合成された重み付けされた組み合わせを作成し、(2) 介入群を比較する。この比較を行うことで「もし介入を受けていなかったら、介入群に何が起こっていたか」を推定する際に用いられる。差分の差分法（DID）とは異なり、この方法では、介入前の介入群と、より一致するように対照群を重み付けすることで、時間とともに変化する交絡因子の影響を説明することができる。合成コントロール法のもう一つの利点は、研究者が対照群を系統的に選択できることである。この手法は、政治学、医療政策、犯罪学、経済学などの分野で応用されている。 合成コントロール法は、マッチングと差分の差分法の要素を組み合わせたものである。差分法とは、政策評価によく用いられる手法で、影響を受けていない単位の集合を平均化することで、州、国、年齢層などの集合レベルでの介入の効果を推定するものである。有名な例としては、ニュージャージー州のファストフード店の最低賃金を引き上げた場合の雇用効果を、最低賃金引き上げの影響を受けていない州境を越えたフィラデルフィア州のファストフード店と比較した研究や、マリエル難民事件が犯罪に与えた影響を評価するために南部の都市の犯罪率を調べた研究などがある。 合成コントロール法は、対照群に重みを割り当てるためのより体系的な方法を提供しようとするものであると言える。通常、介入前の結果の比較的長い時系列を使用して、対照群が介入群を可能な限り反映するような方法で重みを推定する。自然災害と成長を検証する研究や、政治的な殺人事件と住宅価格を関連付ける研究など、多くの実証的な応用研究において用いられている。 (ja)
- Metoda syntetycznej kontroli (ang. synthetic control method) – quasi-eksperymentalna technika analizy danych obserwacyjnych oparta o konstruowanie sztucznej grupy porównawczej na podstawie odpowiednio ważonej kombinacji danych z jednostek obserwacyjnych, które były jak najbardziej podobne w podłużnych szeregach czasowych do grupy eksperymentalnej zanim nie została ona poddana wpływowi badanego czynnika. O ile konstrukcja zapewnia funkcjonalny odpowiednik randomizacji grup w klasycznym eksperymencie, o tyle metoda syntetycznej kontroli daje podstawy do przyczynowej interpretacji danych obserwacyjnych. Innymi słowy, pozwala pryncypialnie oszacować, co działoby się z grupą eksperymentalną, gdyby nie wystąpiły rozważane zjawiska – i jaką wywołały one kontrfaktyczną zmianę. Jest to szczególnie użyteczne w przypadku problemów badawczych, w których uzyskanie precyzyjnej odpowiedzi na pytania przyczynowe jest pożądane, ale realizacja klasycznego eksperymentu jest nieetyczna lub niepraktyczna, co jest charakterystyczne dla nauk medycznych i społecznych. Metoda została opisana i zastosowana przez zespół Abadiego m.in. w pracy z 2003 nt. następstw terroryzmu w Kraju Basków, i w pracy z 2010 dot. efektywności kalifornijskiej ustawy przeciwdziałającej paleniu tytoniu. Opiera się o elementy technik różnicy w różnicach i dopasowania, wykorzystując obie z nich w uporządkowany sposób, mający na celu uzyskanie jak najbardziej wiarygodnego i nieobciążonego estymatora. W odróżnieniu od tej pierwszej metody, nie wymaga aby żadna poszczególna jednostka obserwacyjna z grupy porównawczej charakteryzowała się dokładnie takim samym przebiegiem zmian jak grupa eksperymentalna. Centralnym wyzwaniem metody jest dobry wybór grupy porównawczej. Abadie i in. wskazują, że ważne jest uwzględnienie nie tylko powierzchownego podobieństwa szeregów czasowych tej grupy z obiektem badania, ale kluczowe jest także przekonujące teoretyczne i strukturalne uzasadnienie tego, że mechanizmy kształtujące oba szeregi są dogłębnie podobne, i że – idealnie – różnią się one generalnie tylko pod względem dobrze wyodrębnionego analizowanego zjawiska. Autorzy zalecają ponadto, aby przetestować odporność preferowanego modelu na zmiany doboru próby poprzez porównanie go z różnego rodzaju alternatywnymi specyfikacjami w roli „placebo”. Syntetyczne grupy kontrolne wykorzystano w rosnącej liczbie zastosowań empirycznych, m.in. do oszacowania kosztów klęsk żywiołowych, czy wpływu zabójstwa politycznego na lokalny rynek mieszkaniowy. (pl)
- Синтетичний контроль (англ. Synthetic control method, SCM) — економетричний метод аналізу даних у рамках , що дозволяє проводити в порівняльних кейс-стаді. Метод спрямований на оцінення результатів досліджуваного впливу (наприклад, економічної реформи) на прикладі невеликої кількості кейсів за допомогою моделювання їхніх кількісних показників у гіпотетичній ситуації, де впливу не було, на основі обмеженого кола схожих контрольних спостережень за допомогою присвоєння цим змінним певних ваг. (uk)
- Синтетический контроль (англ. Synthetic control method, SCM) — эконометрический метод анализа данных в рамках причинно-следственной модели Рубина, позволяющий проводить каузальную инференцию в сравнительных кейс-стади. Метод направлен на оценку эффектов исследуемого воздействия (например, экономической реформы) на примере небольшого числа кейсов с помощью моделирования их количественных показателей в гипотетической ситуации, где воздействие не было оказано, на основе ограниченного круга похожих наблюдений посредством присвоения этим переменным определённых весов. (ru)
|
| rdfs:comment
|
- En statistiques et en économétrie, la méthode à contrôle synthétique (en anglais synthetic control method) est une méthode d'inférence causale souvent utilisée en évaluation des politiques publiques. La méthode a été développée par pour évaluer le coût économique du conflit basque et utilisée par pour évaluer la politique de contrôle du tabac en Californie. L'idée principale de la méthode consiste à créer un contrôle synthétique à l'unité étudiée pour isoler l'effet d'une politique. (fr)
- Синтетичний контроль (англ. Synthetic control method, SCM) — економетричний метод аналізу даних у рамках , що дозволяє проводити в порівняльних кейс-стаді. Метод спрямований на оцінення результатів досліджуваного впливу (наприклад, економічної реформи) на прикладі невеликої кількості кейсів за допомогою моделювання їхніх кількісних показників у гіпотетичній ситуації, де впливу не було, на основі обмеженого кола схожих контрольних спостережень за допомогою присвоєння цим змінним певних ваг. (uk)
- Синтетический контроль (англ. Synthetic control method, SCM) — эконометрический метод анализа данных в рамках причинно-следственной модели Рубина, позволяющий проводить каузальную инференцию в сравнительных кейс-стади. Метод направлен на оценку эффектов исследуемого воздействия (например, экономической реформы) на примере небольшого числа кейсов с помощью моделирования их количественных показателей в гипотетической ситуации, где воздействие не было оказано, на основе ограниченного круга похожих наблюдений посредством присвоения этим переменным определённых весов. (ru)
- The synthetic control method is a statistical method used to evaluate the effect of an intervention in . It involves the construction of a weighted combination of groups used as controls, to which the treatment group is compared. This comparison is used to estimate what would have happened to the treatment group if it had not received the treatment.Unlike difference in differences approaches, this method can account for the effects of confounders changing over time, by weighting the control group to better match the treatment group before the intervention. Another advantage of the synthetic control method is that it allows researchers to systematically select comparison groups. It has been applied to the fields of political science, health policy, criminology, and economics. (en)
- 合成コントロール法（ごうせいコントロールほう、英語: synthetic control method、略称: SCM）は、事例の比較研究において介入の効果を評価するために用いられる統計的手法である。この方法では、(1) として使用される群について、合成された重み付けされた組み合わせを作成し、(2) 介入群を比較する。この比較を行うことで「もし介入を受けていなかったら、介入群に何が起こっていたか」を推定する際に用いられる。差分の差分法（DID）とは異なり、この方法では、介入前の介入群と、より一致するように対照群を重み付けすることで、時間とともに変化する交絡因子の影響を説明することができる。合成コントロール法のもう一つの利点は、研究者が対照群を系統的に選択できることである。この手法は、政治学、医療政策、犯罪学、経済学などの分野で応用されている。 合成コントロール法は、対照群に重みを割り当てるためのより体系的な方法を提供しようとするものであると言える。通常、介入前の結果の比較的長い時系列を使用して、対照群が介入群を可能な限り反映するような方法で重みを推定する。自然災害と成長を検証する研究や、政治的な殺人事件と住宅価格を関連付ける研究など、多くの実証的な応用研究において用いられている。 (ja)
- Metoda syntetycznej kontroli (ang. synthetic control method) – quasi-eksperymentalna technika analizy danych obserwacyjnych oparta o konstruowanie sztucznej grupy porównawczej na podstawie odpowiednio ważonej kombinacji danych z jednostek obserwacyjnych, które były jak najbardziej podobne w podłużnych szeregach czasowych do grupy eksperymentalnej zanim nie została ona poddana wpływowi badanego czynnika. O ile konstrukcja zapewnia funkcjonalny odpowiednik randomizacji grup w klasycznym eksperymencie, o tyle metoda syntetycznej kontroli daje podstawy do przyczynowej interpretacji danych obserwacyjnych. Innymi słowy, pozwala pryncypialnie oszacować, co działoby się z grupą eksperymentalną, gdyby nie wystąpiły rozważane zjawiska – i jaką wywołały one kontrfaktyczną zmianę. Jest to szczególnie (pl)
|
