Valutazione delle Politiche Analisi dell'Impatto Causale
La Valutazione delle Politiche Analisi dell'Impatto Causale applica il framework bayesiano delle serie storiche strutturali (BSTS) di Brodersen et al. (2015) per stimare l'effetto causale di un intervento politico sugli esiti aggregati. Costruendo un controfattuale sintetico a partire da dati pre-politica e covariate di controllo, si pone la domanda: cosa sarebbe successo se la politica non fosse stata attuata? La differenza tra gli esiti post-politica osservati e quelli previsti è l'effetto politico stimato.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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