ScholarGate
Asystent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Projekt bayesowskiego badania zdarzenia

Bayesowski projekt badania zdarzenia rozszerza klasyczne ramy badania zdarzenia poprzez zastąpienie częstościowego testowania istotności pełnymi bayesowskimi ramami wnioskowania. Szacuje on, w jaki sposób zdarzenie (zmiana polityki, ogłoszenie, szok) wpływa na trajektorię wyniku, ucząc się modelu a priori z okna estymacyjnego i aktualizując go na podstawie obserwowanych danych, co daje rozkłady a posteriori dotyczące nienormalnych efektów i skumulowanych przyczynowych wpływach z pełną kwantyfikacją niepewności.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. Sorescu, A., Warren, N. L., & Ertekin, L. (2017). Event study methodology in the marketing literature: An overview. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(2), 186-207. DOI: 10.1007/s11747-017-0516-y
  2. Glassman, M., & McAfee, R. B. (1996). Bayesian estimation of abnormal stock returns. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 321-332. link

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/bayesian-event-study-design

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Event Study Design (Bayesian Event Study Design for Causal Inference). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/causal-inference/bayesian-event-study-design · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026