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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Synthetische Kontrollmethode zur Politikbewertung

Die Synthetic Control Method (SCM) ist eine Technik der kausalen Inferenz zur Bewertung der Wirkung einer Politik oder Intervention auf eine einzelne behandelte Einheit – wie eine Region, ein Land oder ein Unternehmen –, indem eine gewichtete Kombination unbehandelter Vergleichseinheiten konstruiert wird, die die behandelte Einheit vor der Intervention eng widerspiegelt. Eingeführt von Abadie und Gardeazabal (2003) und formalisiert von Abadie, Diamond und Hainmueller (2010), bietet sie ein datengesteuertes, transparentes Kontrafaktum für vergleichende Fallstudien.

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Quellen

  1. 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
  2. Abadie, A., & Gardeazabal, J. (2003). The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. American Economic Review, 93(1), 113-132. DOI: 10.1257/000282803321455188

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ScholarGate. (2026, June 3). Synthetic Control Method for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-synthetic-control-method

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ScholarGatePolicy Evaluation Synthetic Control Method (Synthetic Control Method for Policy Evaluation). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-synthetic-control-method · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026