Регрессии с фиксированными эффектами и разности
Классические оценки по панели: сравнивают изменение у территорий с воздействием и без. Сильны при параллельных трендах, слепы к отбору по ненаблюдаемому.
2.3 Подробнее про модели
Синтетический контроль
Собирает «двойника» территории из других территорий. Силён при одном воздействии и длинной предыстории, слаб при многих одновременных воздействиях.
Инструментальные переменные
Ищут внешний толчок, который двигает причину, но не следствие. Сильны, когда инструмент убедителен; слепы, когда он слаб или связан со следствием напрямую.
Оценщики на машинном обучении
Двойной машинный отбор контролей, причинные леса. Сильны при многих контролях, слепы, когда важный контроль не измерен.
Автономные модели
Модели, которые сами выбирают устройство оценки по данным без участия человека, — именно они экзаменуются в рейтинге: их обещание — работать без настройки под задачу.