Ett viktigt problem inom ekonometri och marknadsföring är att dra slutsatsen att en planerad marknadsintervention har haft en inverkan på resultatet över tid. I detta dokument föreslås att man ska dra slutsatsen att det finns en orsakseffekt på grundval av en modell för spridningsregression av tillståndsrymden som förutsäger den kontrafaktiska marknadsresponsen vid en syntetisk kontroll som skulle ha ägt rum om inga åtgärder hade vidtagits. I motsats till klassiska skillnadssystem gör statsrymdsmodeller det möjligt att (i) dra slutsatsen om den tidsmässiga utvecklingen av den tilltänkta effekten, (ii) införliva empiriska framställningar om parametrarna i en helt Bayesisk behandling och (iii) flexibelt ta hänsyn till flera källor till variation, inklusive lokala trender, säsongsbundenhet och tidsvarierande påverkan av samtidiga kovariater. Med hjälp av en Markov-kedja Monte Carlo-algoritm för bakre inferens illustrerar vi de statistiska egenskaperna hos vår strategi för simulerade data. Vi visar sedan dess praktiska nytta genom att uppskatta den kausala effekten av en online-reklamkampanj på sökrelaterade webbplatsbesök. Vi diskuterar styrkor och begränsningar hos state-space-modeller för att möjliggöra kausal tillskrivning i de miljöer där ett slumpmässigt experiment inte finns tillgängligt. Paketet CausalImpact R innehåller ett genomförande av vår strategi.
En relaterad metod som använder state-space modeller för skattning av orsakseffekt är Causal Impact REF.
Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2015, Vol. 9, No. 1, 247-274', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}