请问，在应用合成控制法SCM时，如何确定预测变量？

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例如，Abadie在评估加州控烟的效果时，找了“Ln(人均GDP)”、“15-24岁的人口比例”、“人均啤酒消费量”...那么，请问这些预测变量是如何确定的呢？有什么原则吗？谢谢

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关键词：SCM 控制法 人均GDP 消费量 GDP

阿莫西林 发表于 2020-6-22 16:57
例如，Abadie在评估加州控烟的效果时，找了“Ln(人均GDP)”、“15-24岁的人口比例”、“人均啤酒消费量”.. ...

尽可能表征合成“处理地区”的各方面特征

vivid_Zheng 发表于 2020-6-23 09:40
尽可能表征合成“处理地区”的各方面特征

谢谢。但这岂不是很主观吗？而且这些变量选择的不同（哪些个？多少个？），最后的权重肯定也不一样。

并非如此，你还是没有理解SCM的方法思想。
通过控制其他变量，以达到合成控制地区的合成值与实际值相似。
这听起来有些抽象，你可以配套阿巴迪原文理解

在实际的测度过程中，的确会出现你所说的控制变量不同相应样本库的权重不唯一这类情况
不过这并非运用SCM法的短板，你应该关注于合成权重构成的“合成处理组”同处理组在相应控制变量值上的拟合程度，进而关注合成值所构造出的Y

当然，对于控制变量的选择，还是视研究问题而定，如关注贸易领域，则相应控制变量应选择以表征地区经济水平，产业结构，对外开放度等相关变量为主

vivid_Zheng 发表于 2020-6-28 13:37
在实际的测度过程中，的确会出现你所说的控制变量不同相应样本库的权重不唯一这类情况
不过这并非运用SCM法 ...

我有一个认识不知道是否正确：控制变量（predictor varialbes）的选择其实伤害了拟合精度，因为此时的最优化的目标是两层（时间维度上要求outcome variable拟合的最好，截面上又要求preictor varialbs拟合的最好），相比较而言，萧正的hcw法相当于不选择其他的控制变量，只关注outcome variable，所以它的精度更高。但是控制变量的选择增加了稳健性，毕竟它使得合成的个体在“多个维度上”与被处理个体相似。

vivid_Zheng 发表于 2020-6-28 13:39
当然，对于控制变量的选择，还是视研究问题而定，如关注贸易领域，则相应控制变量应选择以表征地区经济水平 ...

但是“表征地区经济水平” 的变量很多，选哪个，不选哪个，这个怎么定？