Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analiza Impactului Cauzal Spațial

Analiza impactului cauzal spațial estimează efectul cauzal al unei intervenții țintite spațial — o politică, un șoc sau un tratament aplicat în anumite locații — ținând cont în mod explicit de efectele de propagare geografice (spillovers) între unitățile tratate și cele netratate. Prin combinarea designurilor cvasi-experimentale, cum ar fi diferențe în diferențe (DiD) sau discontinuitate de regresie (RDD), cu modele econometrice spațiale, aceasta separă efectul local direct al unui tratament de efectele indirecte care se difuzează în zonele învecinate.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  1. Delgado, M. S., & Florax, R. J. G. M. (2015). Difference-in-differences techniques for spatial data: Local autocorrelation and spatial interaction. Economics Letters, 137, 123-126. DOI: 10.1016/j.econlet.2015.10.035
  2. Halleck Vega, S., & Elhorst, J. P. (2015). The SLX Model. Journal of Regional Science, 55(3), 339-363. DOI: 10.1111/jors.12188

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-causal-impact-analysis

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

Citat de

ScholarGateSpatial Causal Impact Analysis (Spatial Causal Impact Analysis). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-causal-impact-analysis · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026