ไม่ว่าจะเป็นองค์กรของรัฐบาลหรือบริษัทเอกชน ผู้ที่มีอำนาจตัดสินใจย่อมต้องการวัดผลที่ได้รับจากนโยบายหรือโครงการที่ได้นำมาใช้เพื่อประเมินว่าผลที่ได้รับนั้นคุ้มค่ากับค่าใช้จ่ายในการดำเนินนโยบายหรือไม่ โดยวันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับการทำ Causal Impact Analysis

ตัวอย่างในวันนี้เราจะทำการวิเคราะห์ผลกระทบต่อราคาหุ้นของเครือ Volkswagen หลักจากที่ถูกฟ้องร้องเรื่องละเมิดกฎหมายควบคุมมลพิษ เหตุการณ์ครั้งนี้เป็นที่รู้จักกันในชื่อว่า Volkswagen Emission Scandal

โดยปกติแล้ว คำถามประเภทนี้เราจะนำข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ได้รับผลกระทบมาเปรียบเทียบ แต่ในกรณีนี้นั้นเป็นไปไม่ได้ ดังนั้นเราจะใช้ข้อมูลที่มีก่อนเกิดเหตุการณ์เพื่อมาใช้ทำนายค่าชี้วัดหลังจากเกิดเหตุการณ์ และนำผลมาเปรียบเทียบ

Causal Impact Analysis: Simple Model

เราจะใช้ R programming เพื่อทำการวิเคราะห์ในบทความนี้ เราจะเริ่มโดยการ plot ข้อมูลราคาปิดตลาดต่อหุ้นของ Volkswagen เพื่อพิจารณา ก่อนอื่นเราจะโหลด package ที่จำเป็นแล้วก็เริ่มทำการ plot

Figure 1: กราฟแสดงราคาหุ้นของเครือ Volkswagen ช่วงก่อนและหลัง Emission Scandal

จะเห็นได้ว่า หลังจากเส้นประที่ขีดไว้ ราคาปิดตลาดต่อหุ้นนั้นลดลงอย่างรวดเร็วมาก เราต้องการประเมินว่าผลกระทบนี้เป็นเท่าไหร่  เบื้องต้นเราอาจจะใช้วิธีการ Time Series แบบมาตรฐานเพื่อนำมาใช้ประเมิน จะได้ผลการวิเคราะห์ดังนี้

Figure 2: แสดงผลการทำ Causal Impact Analysis ภาพด้านบนสุดเป็นการเปรียบเทียบค่าที่เกิดขึ้นจริง และค่าที่น่าจำเกิดขึ้นถ้าไม่มีเหตุการณ์ ภาพกลางแสดงผลต่าง และภาพล่างสุดแสดงผลต่างสะสม

จะเห็นได้ว่าการประเมินในรูปแบบนี้ไม่สามารถใช้ได้ในระยะยาว เนื่องจากค่าความไม่แน่นอนจะสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งค่อนข้างสมเหตุสมผล เนื่องจากว่าข้อมูลราคาในอดีตอาจจะบอกข้อมูลได้ไม่สมบูรณ์ ดังนั้นเราจะเลือกนำ Time Series ชุดอื่นที่มีพฤติกรรมคล้าย ๆ กัน และไม่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์นี้ ในกรณีนี้เราจะนำเอาราคาปิดตลาดของผู้ผลิตรถยนต์รายอื่น เช่น BMW และ Allianz มาพิจารณาเปรียบเทียบกัน

Figure 3: ราคาหุ้นเปรียบเทียบทั้งสามกลุ่มผู้ผลิตรถยนต์

จะพบว่าแนวโน้มของทั้งสามราคามีค่าใกล้เคียงกัน แต่ว่า BMW และ Allianz ไม่ได้รับผลกระทบกับคดีความครั้งนี้ เราจึงมีแนวคิดที่ว่าจะใช้ Time Series ของราคา BMW และ Allianz เพื่อมาทำนายราคาในกรณีที่การฟ้องร้องครั้งนี้ไม่เกิดขึ้น

Bayesian Structural Time Series

Bayesian Structural Analysis จะนำเอาการ Regression มารวมกันกับเทคนิคทาง Time Series โดยจะสรุปได้ในโดยสมการ

เราจะใช้ Package ใน software R และหลักการทาง Bayesian Inference เพื่อประมาณค่าของ  และค่าความคลาดเคลื่อนที่เป็นไปได้ของการประมาณ โดยผลลัพธ์ที่ได้สามารถนำมาแสดงผลได้ดังแผนภาพข้างล่างนี้ โดยที่ตัวแปร series ในโค้ดข้างล่างนี้เป็นตัวแปรเดียวกันกับโค้ดที่ใช้สร้าง Figure 3 ข้างบน

 จะเห็นได้ว่า confidence interval นั้นไม่ได้กว้างขึ้นในระยะยาว ทำให้การทำนายระยะยาวพอมีความเป็นไปได้มากขึ้น นอกจากนี้เรายังสามารถดู Summary Statistics เพื่อประเมินความมั่นใจของค่าประมาณของเราได้

Figure 4: สรุปผล Impact และ Confident Interval ของเหตุการณ์ครั้งนี้ โดยเฉลี่ยเหตุการณ์ครั้งนี้ทำให้ราคารายวันโดยประมาณ 46USD จากที่ควรจะเป็น 176USD

References

  1. Causal Impact Package   – ทดลองการแยก Impact ด้วย Intervention ที่จำลองขึ้นมา
  2. Causal Impact Analysis on Volkswagen Emissions Scandal – การวิเคราะห์ impact ของ Emissions Scandal

Recommended Posts