Regression modelQuasi-experimental / causal inference
정책 평가 인과적 영향 분석
정책 평가 인과적 영향 분석은 Brodersen 등 (2015)의 베이지안 구조 시계열 (BSTS) 프레임워크를 적용하여 정책 개입이 집계 결과에 미치는 인과적 효과를 추정합니다. 정책 시행 전 데이터를 이용해 합성 반사실(synthetic counterfactual)을 구축하고 통제 공변량(control covariates)을 사용하여, 정책이 시행되지 않았다면 무슨 일이 일어났을까? 라는 질문에 답합니다. 관측된 정책 시행 후 결과와 예측된 결과의 차이가 추정된 정책 효과입니다.
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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 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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