Как-то мы уже писали про нестандартные treatment'ы (например, здесь). Относительно недавно вышла отличная статья исследователей Калифорнийского, Токийского университетов и Лондонской школы экономики «Geodesic Difference-in-Differences». Статья предлагает новый метод оценки причинно-следственных эффектов, позволяющий исследовать влияние госполитики на сложные показатели: распределения доходов и смертности, структуру производства, энергетический баланс и даже сети взаимодействий между экономическими агентами. Вместо оценки изменения среднего показателя можно оценивать, как госполитика изменила целое распределение или структуру исследуемого объекта.
В статье рассматривается переход от анализа отдельных числовых показателей к анализу сложных объектов, находящихся в неевклидовых метрических пространствах (non-Euclidean metric spaces). К таким объектам относятся распределения вероятностей, сети, функциональные данные и композиционные данные (например структура производства или энергобаланса). Проблема заключается в том, что с такими объектами не всегда можно выполнять обычные арифметические операции.
Допустим, структура производства региона состоит из трех секторов: добыча полезных ископаемых - 60%; обрабатывающая промышленность - 20%; услуги - 20%. После реализации программы диверсификации структура изменилась: 40%, 30% и 30% соответственно. Все три доли связаны между собой и должны в сумме составлять 100%. Поэтому их нельзя рассматривать как полностью независимые показатели. Авторы предлагают использовать геодезические линии (геодезики) - кратчайшие пути между объектами в соответствующем метрическом пространстве. Геодезическая линия описывает переход от одной структуры экономики к другой с учетом геометрических свойств пространства, в котором находятся эти структуры. На этой основе строится контрфактический результат: какой была бы структура экономики или распределение исследуемого показателя без государственной программы. Новизна Geodesic DiD заключается в обобщении подхода DiD на более широкий класс объектов, для которых линейные операции неприменимы.
В статье, на наш взгляд, не совсем удачные кейсы имплементации метода на примере оценок последствий распада СССР на распределение смертности (не совсем очевидная интервенция) и либерализации электроэнергетического рынка США на структуру генерации (сравнение охватывает 25 лет, за которые изменились технологии генерации, энергетическая политика и рыночные условия). Но потенциал у метода большой: оценка мер по привлечению кадров на территории (через кадровое распределение и трудовую структуру); оценка структурной трансформации экономики муниципалитетов; оценка влияния государственной поддержки на распределение доходов населения и т.д. Тут git метода из статьи.
@evidencespace
В статье рассматривается переход от анализа отдельных числовых показателей к анализу сложных объектов, находящихся в неевклидовых метрических пространствах (non-Euclidean metric spaces). К таким объектам относятся распределения вероятностей, сети, функциональные данные и композиционные данные (например структура производства или энергобаланса). Проблема заключается в том, что с такими объектами не всегда можно выполнять обычные арифметические операции.
Допустим, структура производства региона состоит из трех секторов: добыча полезных ископаемых - 60%; обрабатывающая промышленность - 20%; услуги - 20%. После реализации программы диверсификации структура изменилась: 40%, 30% и 30% соответственно. Все три доли связаны между собой и должны в сумме составлять 100%. Поэтому их нельзя рассматривать как полностью независимые показатели. Авторы предлагают использовать геодезические линии (геодезики) - кратчайшие пути между объектами в соответствующем метрическом пространстве. Геодезическая линия описывает переход от одной структуры экономики к другой с учетом геометрических свойств пространства, в котором находятся эти структуры. На этой основе строится контрфактический результат: какой была бы структура экономики или распределение исследуемого показателя без государственной программы. Новизна Geodesic DiD заключается в обобщении подхода DiD на более широкий класс объектов, для которых линейные операции неприменимы.
В статье, на наш взгляд, не совсем удачные кейсы имплементации метода на примере оценок последствий распада СССР на распределение смертности (не совсем очевидная интервенция) и либерализации электроэнергетического рынка США на структуру генерации (сравнение охватывает 25 лет, за которые изменились технологии генерации, энергетическая политика и рыночные условия). Но потенциал у метода большой: оценка мер по привлечению кадров на территории (через кадровое распределение и трудовую структуру); оценка структурной трансформации экономики муниципалитетов; оценка влияния государственной поддержки на распределение доходов населения и т.д. Тут git метода из статьи.
@evidencespace