2025 2(49) 20

ДОРОЖНЯ КАРТА ДЛЯ ТОП-МЕНЕДЖЕРА  ВІД ОПИСОВОЇ СТАТИСТИКИ ДО КАУЗАЛЬНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ

Алла Михайлівна Ткаченко,
д-р екон. наук, професор,
ORCID https://orcid.org/0000-0002-1843-2579
е-mail: alla0676128584@gmail.com
Національний університет «Запорізька Політехніка», м. Запоріжжя
Роман Степанович Чорний,
д–р екон. наук, професор, директор,
ORCID https://orcid.org/0000-0001-8614-9495
Нововолинський-навчально-науковий інститут економіки та менеджменту, м. Нововолинськ

Формат цитування
Ткаченко А. М., Чорний Р. С. Дорожня карта для топ-менеджера від описової статистики до каузального менеджменту. Вісник економічної науки України. 2025. № 2 (49). С. 180-190. https://doi.org/10.37405/1729-7206.2025.2(49).180-190 

Мова статті
Українська

Анотація
За останнє десятиліття корпоративні системи аналітики швидко еволюціонували від ручної звітності до масштабованих платформ бізнес-інтелекту із розвинутими дашбордами, а також прогнозних і рекомендаційних моделей. Незважаючи на це, значна частина управлінських рішень і далі спирається на кореляційні залежності або евристики, які рідко відповідають на ключове контрфактичне питання: що станеться, якщо ми втрутимося і модифікуємо політику ціноутворення, рівень запасів, технологію, навчальні програми, маркетингові комунікації чи інституційні правила? Відсутність операційного мосту між «описом/прогнозом» і «причинністю» породжує системні ризики: помилкові атрибуції, масштабування «хибних перемог», надмірне довір’я до короткострокових кореляцій і хронічне недоінвестування в інтервенції з високою очікуваною цінністю, але слабким історичним слідом у даних. На цьому тлі зростає потреба в дорожній карті, яка переводить фірму з режиму «дивимося і здогадуємося» у режим керованої доречності. У статті наголошено на правилах back-door/front-door, ідентифікації через подієві дослідження та ваги у DiD для стагерованого впровадження, особливостях синтетичного контролю для одиничних втручань, суворих вимогах до інструментальних змінних (релевантність, екзогенність, LATE-інтерпретація), а також на перевагах doubly-robust і targeted learning оцінювачів, що поєднують модель результату та модель схильності до лікування. Окремо висвітлено каузальний ML (uplift-моделі, causal forests) як інструмент виявлення стабільної гетерогенності ефектів для управлінського таргетування.

Ключові слова
каузальний менеджмент, DAG-діаграми, різниця-в-різницях, синтетичний контроль, інструментальні змінні, регресійна розривність, умовний причинний ефект, очікувана прирістна цінність, вартість інформації, експериментальний офіс.

Referensces

  1. Baker, A., et al. (2025). Difference-in-Differences Designs: A Practitioner’s Guide. arXiv preprint arXiv:2503.13323. https://arxiv.org/abs/2503.13323
  2. Caetano, C., & Callaway, B. (2024). Difference-in-Differences when Parallel Trends Holds Conditional on Covariates. Working paper. https://bcallaway11.github.io/files/DID-Covariates/Caetano_Callaway_2024.pdf
  3. Camuffo, A., Gambardella, A., Messinese, D., Novelli, E., Paolucci, E., & Spina, C. (2024). A scientific approach to entrepreneurial decision-making: Large-scale replication and extension. Strategic Management Journal, 45(6), 1209–1237. https://doi.org/10.1002/smj.3580
  4. Leonelli, S., Muhn, M., Rauter, T., & Sran, G. (2024). How Do Consumers Use Firm Disclosure? Evidence from a Randomized Field Experiment (BFI Working Paper No. 2024-04). Becker Friedman Institute. https://doi.org/10.2139/ssrn.4687694
  5. Ben-Michael, E., Feller, A., & Rothstein, J. (2022). Synthetic controls with staggered adoption. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 84(2), 351–381. https://doi.org/10.1111/rssb.12448
  6. Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2024, January 2). Causal Inference: What If. Harvard T.H. Chan School of Public Health. https://content.sph.harvard.edu/wwwhsph/sites/1268/2024/01/hernanrobins_WhatIf_2jan24.pdf
  7. Imbens, G. W. (2024). Causal inference in the social sciences. Annual Review of Statistics and Its Application, 11, 123–152. https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-033121-114601
  8. Dahabreh, I. J., & Bibbins-Domingo, K. (2024). Causal inference about the effects of interventions from observational studies in medical journals. JAMA, 331(21), 1845–1853. https://doi.org/10.1001/jama.2024.7741
  9. Abadie, A. (2021). Using synthetic controls: Feasibility, data requirements, and methodological aspects. Journal of Economic Literature, 59(2), 391–425. https://doi.org/10.1257/jel.20191450
  10. Mogstad, M., & Torgovitsky, A. (2024). Instrumental variables with unobserved heterogeneity in treatment effects. Handbook of Labor Economics, 5, 1–114. Elsevier. https://doi.org/10.3386/w32927
  11. Callaway, B., & Sant’Anna, P. H. C. (2024). Difference-in-Differences with multiple time periods (vignette, updated September 10, 2024). https://bcallaway11.github.io/did/articles/did-basics.html
  12. Rehill, P., Gronsbell, J., & van der Laan, M. J. (2025). How do applied researchers use the causal forest? A methodological review. International Statistical Review, 93(2), 288-316. https://doi.org/10.1111/insr.12610
  13. Caetano, C., & Callaway, B. (2024). Difference-in-Differences when Parallel Trends Holds Conditional on Covariates. arXiv:2406.15288. https://arxiv.org/abs/2406.15288
  14. Callaway, B. (2024, September 10). Introduction to DiD with Multiple Time Periods (did vignette). https://bcallaway11.github.io/did/articles/multi-period-did.html
  15. Mogstad, M., & Torgovitsky, A. (2024). Instrumental Variables with Unobserved Heterogeneity in Treatment Effects. NBER Working Paper No. 32927. https://doi.org/10.3386/w32927
  16. Heath, A., Kunst, N., & Jackson, C. (Eds.). (2024). Value of Information for Healthcare Decision-Making. Taylor & Francis. https://doi.org/10.1201/9781003156109
  17. Center for Open Science. (2024). Transparency and Openness Promotion (TOP) Guidelines, Version 2.0. Charlottesville, VA. https://www.cos.io/initiatives/top-guidelines
  18. Thomke, S. (2020). Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments. Harvard Business Review Press. https://doi.org/10.1080/08956308.2020.1762443
  19. Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108653985

Повний текст (.pdf)

Надійшла до редакції 25.09.2025
Прийнята до друку 23.10.2025
Опублікована 29.12.2025