住宅需求响应中异质处理效应的估计

我们使用来自加利福尼亚 7000 个家庭的大规模实验数据集，评估了提前一小时价格干预对住宅用电量减少的因果效应。通过使用时间序列预测估计用户层面的反事实，我们估计每次干预和每个家庭的平均处理效应约为 0.10 kWh（11%）。接着，我们利用因果决策树，通过结合人口普查数据来检测用户间处理效应的异质性。这些决策树不同于分类与回归树，因为我们的目的是估计处理组与对照组之间的因果效应，而非执行结果回归。我们将因果决策树的性能与一种更简单但准确性较低的 k-means 聚类方法进行了比较，该方法在特征空间中简单地检测异质性，从而证实了因果决策树的优越性。最后，我们讨论了如何将检测异质性的方法用于精准定位家庭，以提高成本效率。