Price-Change Causal Evaluation

Pre-post, stacked difference-in-differences, event study and synthetic control on real, non-randomized list-price increases in UCI Online Retail II — real output from the source Python pipeline.

调价因果评估 · 真实标价上调

从前后对比到双重差分与合成对照

UCI Online Retail II 里真实发生的 51 次标价上调(中位 +10%,分布在 12 个调价周),用前后对比、双重差分、事件研究和合成对照分别评估,看结论在哪一步变了。

数据说明

真实公开交易数据,不是合成数据。处理组为 51 次 +2% 到 +25% 的标价上调,对照为同期标价未变的约 2,400 个 SKU。调价不是随机的,结论需要配合前趋势与安慰剂检验一起看。

实际成交价变化(双重差分)

+10.4%

95% CI +7% ~ +14%

只看前后对比的销量变化

-11.4%

同期对照组也变了 -5.4%

销量变化(双重差分)

+1.9%

95% CI -19% ~ +28%

这个设计能检出的最小变化

±39%

80% 功效、5% 显著性下的 MDE

结论

  • 价格确实涨了:相对对照组,实际成交价上升约 +10%(标价中位上调 +10%,两者基本一致)。
  • 只看前后对比,会得出「涨价后销量掉了 11%」;但同一时期没调价的商品也掉了 5%——大部分是季节和整体走势,不是涨价造成的。
  • 扣掉对照组之后,销量变化估计为 +1.9%,但置信区间从 -19% 到 +28%。这份数据只能检出 ±39% 以上的变化,「没检出」不等于「没影响」。
  • 事件研究显示被涨价的商品在涨价前几周销量就在相对上升:涨价对象很可能是挑过的(需求正在变好的商品),这会让双重差分偏乐观。
  • 合成对照(最大一批,2011-03-28,18 个 SKU):调价后 12 周平均比合成对照高约 +7%(安慰剂排名 p≈0.05),但走势是先冲高(第 0–3 周 +30%)、再回落(第 4–7 周 -20%),更像集中提前下单而不是持续的需求变化;权重也集中在少数对照上,结论脆弱。
  • 决策建议:没有证据表明 5–15% 的标价上调明显损失销量,但观察数据给不出可靠的弹性。要定一个全品类的调价政策,应该做随机化的价格测试(按品类或客户分组随机),而不是继续用前后对比。