Regression modelQuasi-experimental / causal inference
다기간 인과 영향 분석
다기간 인과 영향 분석(Multi-period Causal Impact Analysis)은 Brodersen et al. (2015)의 베이즈 구조적 시계열 프레임워크를 확장하여, 개입이 여러 개의 개별 기간에 걸쳐 발생하거나, 서로 다른 단위에 시차를 두고 적용되거나, 연구자가 단일 통합 모델 내에서 누적 및 기간별 효과를 평가하고자 하는 상황에 적용합니다. 이 방법은 통제 공변량으로부터 합성 대조군(synthetic counterfactual)을 구축하고, 이를 각 개입 기간에 걸쳐 투영하여 인과 효과를 정량화합니다.
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출처
- 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 ↗
- Bojinov, I., & Shephard, N. (2019). Time series experiments and causal estimands: exact randomization tests and trading. Journal of the American Statistical Association, 114(528), 1665-1682. DOI: 10.1080/01621459.2018.1527225 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Bayesian Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/multi-period-causal-impact-analysis
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