Phương pháp synthetic control

Quy tắc quốc gia, thiết kế lại Exchange hoặc can thiệp riêng của công ty có thể chỉ ảnh hưởng đến một đơn vị. Không đơn vị không điều trị nào có thể đủ giống nó

Synthetic control kết hợp nhiều đơn vị không điều trị, thường với trọng số không âm có tổng bằng one, để tạo một so sánh dựa trên dữ liệu

Đối tượng này không phải dự báo được chọn vì chính xác sau sự kiện. Nó là một phản thực tế được thiết kế hoàn toàn từ thông tin có sẵn trước điều trị

Trọng số được chọn để đơn vị synthetic theo sát các predictor quan trọng và đặc biệt là quỹ đạo kết quả của đơn vị điều trị trước can thiệp

Một giai đoạn trước dài có thể cho thấy donor có trọng số tái tạo cả level lẫn dynamics hay không. Lịch sử ngắn hoặc không ổn định để lại nhiều phản thực tế có thể xảy ra

Prefit kém không được chữa bằng một khoảng cách sau điều trị trông hấp dẫn. Nó có nghĩa phương pháp chưa chứng minh một so sánh đáng tin tại điểm có thể kiểm tra được

Donor nên chịu các lực tương đồng nhưng vẫn không bị tác động bởi điều trị, anticipation và spillover. Các đơn vị khác biệt về cấu trúc có thể làm méo benchmark

Đơn vị điều trị nên nằm gần convex hull của lịch sử donor. Nếu nó cực đoan hơn mọi donor, trọng số không âm không thể tái tạo nó tốt

Thêm donor không tự động giúp. Pool rộng có thể đưa vào các đơn vị đã nhiễm hoặc không thể so sánh, trong khi loại trừ dựa trên outcome mời gọi cherry-picking

Khi trọng số đã cố định, outcome synthetic tiếp tục là outcome donor có trọng số. Khoảng cách theo dõi hiệu ứng ước lượng theo thời gian

Diễn giải giả định không có cú sốc nào khác ở đơn vị điều trị bắt đầu cùng ngày. Cải cách thị trường, phơi nhiễm khủng hoảng, thay đổi chỉ số hoặc break đo lường có thể bắt chước điều trị

Hành vi anticipation có thể đẩy ngày hiệu lực sớm hơn, còn spillover có thể di chuyển outcome donor. Cả hai làm nhiễm contrast chứ không chỉ thêm noise

Placebo in-space gán lại điều trị cho từng donor và so sánh khoảng cách của nó với khoảng cách của đơn vị điều trị. Placebo in-time kiểm tra các ngày không có can thiệp

Nên đánh giá độ lớn khoảng cách tương đối với sai số trước điều trị. Tỷ lệ RMSPE post/pre lớn giàu thông tin hơn khoảng cách thô từ một đơn vị vốn chưa từng fit tốt

Các thứ hạng này không phải p-value ngẫu nhiên hóa thông thường trừ khi cơ chế assignment cho phép cách đọc đó. Chúng cho thấy pattern của đơn vị điều trị bất thường đến đâu trong pool donor

Phân tích leave-one-out loại bỏ các donor có trọng số dương và ảnh hưởng lớn. Cửa sổ predictor và quy tắc donor thay thế cho thấy một lựa chọn mô hình có tạo ra kết quả hay không

Vẽ trọng số và sai số trước điều trị, không chỉ khoảng cách cuối. Một đơn vị synthetic gần như dựa hoàn toàn vào một donor đáng được xem xét kỹ

Biến thể augmented hoặc generalized có thể nới một số giới hạn fit nhưng đưa vào giả định mô hình mới. Phần mở rộng tinh vi không thể cứu một thiết kế nghiên cứu kém

Một quy tắc ảnh hưởng đến một Exchange có thể được so sánh với blend có trọng số của các Exchange không phơi nhiễm nhưng trước đó theo sát turnover, spread và volatility

Kiểm soát vốn ở cấp quốc gia hoặc can thiệp quản trị công ty cũng có thể phù hợp, miễn pool donor ổn định và các cú sốc toàn cầu tác động đến nó tương đồng

Kết luận chỉ cục bộ cho đơn vị và sự kiện đó. Nó không tự động khái quát sang thị trường, cường độ chính sách hoặc regime kinh tế khác

Báo cáo điều kiện đủ tư cách của donor trước khi cho xem outcome, tất cả trọng số khác zero, cân bằng predictor, toàn bộ path trước/sau và các thước đo prefit số học

Thêm placebo gap, tỷ lệ fit post/pre, kết quả leave-one-out, cửa sổ thay thế và timeline của các sự kiện đồng thời cùng spillover có thể có

Khi prefit yếu hoặc đơn vị điều trị nằm ngoài support của donor, kết quả trung thực có thể là thiết kế này không ước lượng được một hiệu ứng thuyết phục