Análise de Impacto Causal para Avaliação de Políticas
A Análise de Impacto Causal para Avaliação de Políticas aplica a estrutura bayesiana de séries temporais estruturais (BSTS) de Brodersen et al. (2015) para estimar o efeito causal de uma intervenção política em resultados agregados. Ao construir um contrafactual sintético a partir de dados pré-política e covariáveis de controle, ela questiona: o que teria acontecido se a política não tivesse sido implementada? A diferença entre os resultados observados e previstos pós-política é o efeito estimado da política.
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Fontes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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