Bayesianisches Ereignisstudiendesign
Das Bayesianische Ereignisstudiendesign erweitert den klassischen Rahmen von Ereignisstudien, indem es frequentistische Signifikanztests durch ein vollständiges bayesianisches Inferenzmodell ersetzt. Es schätzt, wie ein Ereignis (Politikänderung, Ankündigung, Schock) eine Ergebnisentwicklung verändert, indem es ein Priori-Modell aus dem Schätzfenster lernt und dieses mit beobachteten Daten aktualisiert. Dies liefert posteriore Verteilungen über abnormale Effekte und kumulative kausale Auswirkungen mit vollständiger Quantifizierung der Unsicherheit.
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Quellen
- Sorescu, A., Warren, N. L., & Ertekin, L. (2017). Event study methodology in the marketing literature: An overview. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(2), 186-207. DOI: 10.1007/s11747-017-0516-y ↗
- Glassman, M., & McAfee, R. B. (1996). Bayesian estimation of abnormal stock returns. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 321-332. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/bayesian-event-study-design
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- Bayesian Difference-in-DifferencesKausale Inferenz↔ compare
- Kausale AuswirkungsanalyseKausale Inferenz↔ compare
- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ compare
- Analyse von unterbrochenen Zeitreihen (Interrupted Time Series, ITS)Kausale Inferenz↔ compare
- Panel-EreignisstudieKausale Inferenz↔ compare
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