Politikevaluierung: Kausale Auswirkungsanalyse
Die Politikevaluierung mittels kausaler Auswirkungsanalyse wendet den bayesianischen strukturellen Zeitreihen (BSTS)-Rahmen von Brodersen et al. (2015) an, um die kausale Auswirkung einer politischen Intervention auf aggregierte Ergebnisse zu schätzen. Durch die Konstruktion eines synthetischen Kontrafaktums aus Daten vor der Politik und Kontrollkovariaten wird die Frage gestellt: Was wäre geschehen, wenn die Politik nicht erlassen worden wäre? Die Differenz zwischen beobachteten und prognostizierten Ergebnissen nach der Politik ist die geschätzte politische Auswirkung.
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Quellen
- Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788 ↗
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California's tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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- Bayesian Causal Impact AnalysisKausale Inferenz↔ vergleichen
- Kausale AuswirkungsanalyseKausale Inferenz↔ vergleichen
- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ vergleichen
- Analyse von unterbrochenen Zeitreihen (Interrupted Time Series, ITS)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Politikevaluation mittels unterbrochener ZeitreihenanalyseKausale Inferenz↔ vergleichen
- Synthetische Kontrollmethode (SCM)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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