广义合成控制法gsynth, 基于交互固定效应的因果推断
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Yiqing Xu(http://yiqingxu.org/index.html)写了一篇关于“广义合成控制法”的论文，它将计量经济学家白聚山老师的工作(面板交互固定效应是什么, 白聚山教授推动了最前沿的研究)引入到因果推断的框架内，拓展了经济学家常用的倍差法(Difference-in-Differences)。这个想法引起包括Guido Imbens和Susan Athey等经济学家的注意，他们近期在此基础上做了进一步拓展。
双重差分法(DID)常用于面板数据的因果推断分析，因为它能够消除不可观测的混淆变量对政策效应的干扰。要正确地使用DID，我们需要假定在没有政策干预的情况下，处理组和控制组的平均结果将遵循平行路径。Xu的这篇文章，在一个简单的框架下提出了一种既放松了这种经常被违背的假设(common trend)，又能够将合成控制方法(Abadie，Diamond and Hainmueller，2010)与线性固定效应模型联系起来，而其中DID只是它的一个特例。使用基于线性交互固定效应模型(与时变系数交互的单元特定截距(linear interactive fixed effects)，即time*unit)，这个方法能够通过控制组信息来计算每个处理组单元的反事实结果。
这种方法有几个优点。首先，在合理的模型假设下，它允许政策处理变量与未观测的单位和时间异质性相关(这本来就是交互固定效应可以做的事情)。其次，将合成控制方法推广到多个处理组而非原先的一个和多期政策的情况，提高了效率和可解释性。第三，具有内置的交叉验证过程交叉验证，模型选择（cross validation），避免了不断重复的模型搜索，因而易于实现。Monte Carlo结果表明，该方法在控制组单元和政策发生前的时期(pre-treatment period)比较小的情况下表现良好。
下面的二维码对“Generalized synthetic control method: Causal inference with interactive fixed effects models”文章进行了比较详细的解读。关于这个方法出现的必要性，以及它的优势，这篇文章都有提及，作为深入阅读原文的预热stage，各位圈友可以先看看下面这篇文章。注: 下面这篇文章的出处已经注明。
如果对广义合成控制法的实现步骤和软件操作流程感兴趣，可以到Xu的guide页面看看具体的programs。gsynth是R执行的code，因此需要安装一些packages，在安装这些包的过程中有些费时间。
http://yiqingxu.org/software.html
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