空间垂直回归用于空间面板数据：评估佛罗伦萨 tramway 第一线对商业活力的影响
统计方法学
2026-03-27 v3 应用统计
摘要
合成控制方法在面板数据设置中常用于评估干预效果。在许多情况下，处理组和控制组对应于空间单元，如区域或社区。我们的ethods 旨在解决理解特定位置所施加干预如何影响周围地区的挑战。传统的合成控制应用在定义有效影响区域、治疗传播范围以及随距离变化的效应方面可能遇到困难。为此，我们在贝叶斯范式中引入空间垂直回归 (SVR)。这种创新方法允许我们准确预测不同距离治疗站点附近地区的预测结果，同时细致地考虑数据中固有的空间结构。具体而言，基于合成控制方法的垂直回归框架，SVR 使用高斯过程来确保对不同距离治疗站点附近地区缺失的潜在结果进行插值，这些插值在空间上是连贯的，反映了相邻地区经历相似结果且与控制地区具有相似关系的预期。在我们研究佛罗伦萨 tramway 第一线建设的应用中，这种方法尤为 relevant。我们研究其对当地商业景观的影响，聚焦于企业普遍率随 tram 站距离的变化。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.00450,
title = {Spatial vertical regression for spatial panel data: Evaluating the effect of the Florentine tramway's first line on commercial vitality},
author = {Giulio Grossi and Alessandra Mattei and Georgia Papadogeorgou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.00450},
year = {2026}
}