实际上,TWFE是一种估计手段,而DID则是一种研究设计,它们本质上是不同的。 在我看来,DID分析的核心是平行趋势假设(PTA)。尽管存在不同类型的平行趋势假设,但它们构成了DID分析的关键。一般而言,平行趋势假设展示了我们如何通过非参数的方式确定关注的因果效应。 而TWFE并不依赖于平行趋势假设。它是一种估计手段,或...
* 常用的双向固定效应命令reghdfe* 如果没有安装这个程序包,请先安装:* ssc install reghdfe,replacereghdfe Y T, absorb(NU Period) 从双向固定效应模型的回归结果也可以看出,建设新校区对经济的效应为3。 2、推广到多期的Periods×2DID设计 我们将经典的2×2推广到多个时期,例如,2000-2019年的20年。多期...
因此,除非溢出存在(假设它们不存在),你总是可以使用NT单位来制作好的2x2 DiD。 这就是与2x2设计的联系开始的地方,这也可以解释为什么TWFE模型有时会出错。 从技术角度来看(例如Goodman-Bacon 2019),传统的TWFE模型为TE获得了一个参数,该参数是所有可能的2x2设计的平均值,这些设计可以从上述矩阵中构造出来。然而...
【应用计量系列20】DID设计与双向固定效应（TWFE）估计量 湖畔，在武 汉郊 赋值为3，应为3 ，在
静态DID与培根分解 静态DID模型通过估计时间不变的单个处理效应,揭示了DID方法的基本逻辑。然而,Andrew Goodman-Bacon等人提出的培根分解定理,揭示了TWFE估计的本质:它是所有可能的两组/两周期DID估计的加权平均值。这一发现为理解交叠DID的偏误来源提供了新的视角。
在本文的样本中,一小部分异质性稳健DID的估计结果与TWFE存在实质性差异,而我们不能总是侥幸期望自己的研究不属于这一类。虽然异质性稳健DID会有效率损失,但我们认为这是可以接受的代价。此外,当担忧统计功效并且处理效应接近同质时(或者,如果效应是异质的,权重似乎不是问题),始终可以在主要的异质性稳健DID估计之外,...
在本文的样本中,一小部分异质性稳健DID的估计结果与TWFE存在实质性差异,而我们不能总是侥幸期望自己的研究不属于这一类。虽然异质性稳健DID会有效率损失,但我们认为这是可以接受的代价。此外,当担忧统计功效并且处理效应接近同质时(或者,如果效应是异质的,权重似乎不是问题),始终可以在主要的异质性稳健DID估计之外,...
第二种是基于平行趋势假设。如果治疗的结果与未治疗的单位经历的结果相似且平行的变化,那么双重差异也会消除它们。 这就是DID 2x2策略。如果基本假设成立,你就不会错。不管是否令人惊讶,问题在于当你拥有更多数据时会发生什么。 多时期DiD TxG设计 正如我之前说过的,这与比我聪明的人之前说过的一致,简单的情况很容...
上述表格右下角的β3就是两次差分后的结果,也是我们关注的TWFE估计量。下面,我们用模拟数据来看看stata的估计结果。 首先,我们用stata生产一套2×2DID的数据集。也就是数据结构为两期、两个组群的面板数据。 clear // 清除stata已存在的数据localunits =2localstart =1localend =2 ...
在基本的2x2 DiD设计中,您在两个时间周期中观察到两组观测值。 在第一阶段,这两组都不接受治疗。所以无论出于什么目的,你都可以假设它们在每一个语句中都是相同的。 然而,在第二阶段,其中一组接受治疗(培训计划、药物或其他类型的治疗),而另一组则“不接受治疗”。