Heterogene Effekte von Interventionen im Kontrafaktischen Wirkungsmodell
Heterogene Effekte von Interventionen im Kontrafaktischen Wirkungsmodell (HTE-CIE) erweitert die Standardanalyse der kontrafaktischen Wirkungsmodellierung um die Schätzung, wie der kausale Effekt einer Politik oder Intervention über Untergruppen variiert, die durch Merkmale vor der Behandlung definiert sind. Anstatt eines einzelnen durchschnittlichen Behandlungseffekts wird hier der bedingte durchschnittliche Behandlungseffekt (CATE) über den Kovariatenraum abgebildet, wodurch aufgedeckt wird, wer am meisten oder am wenigsten von einer Intervention profitiert.
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Quellen
- Cerulli, G. (2010). Modelling and measuring the effect of public subsidies on business R&D: A critical review of the econometric literature. Economic Record, 86(274), 421-449. DOI: 10.1111/j.1475-4932.2009.00615.x ↗
- Athey, S., & Wager, S. (2019). Estimating treatment effects with causal forests: An application. Observational Studies, 5(2), 37-51. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-counterfactual-impact-evaluation
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- Gegenfactual-basierte Kausalanalyse (CIE)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Heterogene Effektdifferenz-in-Differenzen (HTE-DiD)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Marginales Strukturelles Modell (MSM)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
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