合成控制法评估政策冲击：当找不到对照组，就「造」一个出来
DID 的灵魂是「控制组」，但现实里常有「只有一个受冲击单元、又找不到可比对照组」的尴尬——比如某国突然资本管制、某只指数被纳入 MSCI、某城试点房产税。合成控制法 SCM 给出一条出路：用一大篮未受冲击单元的「加权组合」为你合成一个专属对照组，权重由事件前的拟合优度决定。本文用纯 numpy + scipy 从零实现凸权重 SCM（非负、和为 1），在自洽合成面板（1 个受冲击单元 + 39 个 donor，事件后真实水平偏移=1.08%/期）上把事件前贴合 RMSE 压到 0.040、事件后 gap 估到 1.08，且权重极度稀疏（仅 6/39 个 donor 非零）；留一安慰剂检验中受冲击单元的 gap 是 40 个单元里的极端离群点（p≈0.025），并诚实拆穿外推/负权重、donor 池太窄、前拟合好后崩、唯一解不唯一、小样本过拟合五类真实陷阱（中阶）。