Problem
Eine Climate-Finance-Forschungsorganisation musste den Impact spezifischer Politikinterventionen auf Kapitalflüsse und Emissionen quantifizieren — wobei das Politik-Signal von konfundierenden Makro-Faktoren, Sektor-Trends und vorbestehenden Trajektorien getrennt werden musste.
Ansatz
Kausale Inferenz und ökonometrische Methoden angewendet, um den Politikeffekt zu isolieren. Difference-in-Differences-Design dort, wo das Treatment-Timing identifizierbar war, Synthetic Control für Politiken ohne natürliche Vergleichsgruppen, Robustheitsprüfungen gegen alternative Erklärungen. Output strukturiert sowohl für Policy-Audience (Executive Summary, Single-Chart-Impact-Framing) als auch akademische Audience (vollständige Methodik, Sensitivitätsanalyse, Replikations-Code).
Stack
Python · statsmodels · scikit-learn · econometric specifications · Pandas / NumPy
Ergebnis
Eine verteidigbare Quantifizierung, die der Kunde sowohl in Policy-Briefings als auch in akademische Foren tragen konnte — dieselben zugrunde liegenden Zahlen, zwei Präsentationsregister. Die Arbeit informierte direkt nachgelagerte Policy-Advocacy.
[KUNDEN-ZITAT HINZUFÜGEN — fügen Sie hier das tatsächliche Testimonial ein]
— [Name, Rolle, Organisation]