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Estimating the causal effect of an intervention in a time series setting: the C-ARIMA approach

Fiammetta Menchetti · Fabrizio Cipollini · Fabrizia Mealli首次提交 2021-03-11 · 修订 2021-09-01 · v3arXiv预印本

时间序列干预因果效应的估计：C-ARIMA 方法AI 解读

The Rubin Causal Model (RCM) is a framework that allows to define the causal effect of an intervention as a contrast of potential outcomes. In recent years, several methods have been developed under the RCM to estimate causal effects in time series settings. None of these makes use of ARIMA models, which are instead very common in the econometrics literature. In this paper, we propose a novel approach, C-ARIMA, to define and estimate the causal effect of an intervention in a…

微观 · 因果推断宏观 · 时间序列

关联记录被引 3 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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