双重差分(DID)和事件分析(Event study)方法丨系列1:经典理论和一些最新进展 我要报名 ¥1200
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双重差分(DID)和事件分析(Event study)方法丨系列1:经典理论和一些最新进展

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基于2000页文献的专题课程
这些理论计量文献提出了一些新的DiD估计方法,一些对以往实证研究的复制表明,使用新的估计方法得到的结论与使用传统估计方法得到的结论可能大相径庭。

上课信息

上课时间: 6小时
线上课程,随报随学

上课地点: 在线学习,提供全部资料和主讲老师答疑

双重差分(DID)和事件分析(Event study)方法丨系列1:经典理论和一些最新进展

1. Conventional practice

1.1 Basic ideas and Model setup (2 time periods*2 groups)

1.2 Extensions

(1) Multiple time periods or multiple groups (for instance, the staggered DiD estimation)

(2) Repeated Cross-Sections

(3) Two-Dimensional Cross-Sections (for instance, Cohort DiD)

(4) Fuzzy DiD

(5) DDD, DDDD, …

1.3 Estimation and inference

(1) Basic model specification

(2) Two-way fixed effects linear regression specification

a. Static TWFE model

b. Dynamic TWFE model (Event study)

2. Recent development

2.1 Interpretation of the TWFE estimators (with multiple time periods or multiple groups)

2.2 Problems of the TWFE estimators with heterogeneous treatment effects

2.3 Alternative estimators

(1) Estimators based on some “building blocks”

a. Estimating only the instantaneous treatment effect

b. Estimators based on group-time ATT

c. Estimators based on cohort-specific ATT

(2) Two-stage estimators/imputation estimators

1. 传统DiD估计方法

1.1 DiD估计方法的基本思想和模型设定(2期*2组的简单情形)

1.2 扩展情形

(1) 多时期、多个组别情况下的DiD,例如,处理状态在多期陆续发生、处理组不断增加的渐进DiD

(2) DiD方法在重复截面数据中的应用

(3) DiD方法在横截面数据中的应用(例如,队列DiD)

(4) 模糊DiD

(5) 多重差分

1.3 DiD模型的估计和统计推断

(1) 基准模型设定

(2) 双重固定效应线性回归模型设定

a. 静态TWFE模型

b. 动态TWFE模型(事件分析)

2. DiD方法的新发展

2.1 正确理解TWFE估计量

2.2 TWFE估计量在存在异质性处理效应情况下存在的问题

2.3 存在异质性处理效应情况下的新兴估计方法

(1) 基于某种形式的“building blocks”的估计量

a. 仅估计即时效应

b. 基于组-时间分组的估计量

c. 基于队列分组的估计量

(2) 两阶段估计量


报名时间 2021-12-28 11:59 至 2022-12-07 11:59
培训时间 6小时
培训地点 在线学习,提供全部资料和主讲老师答疑
培训费用 1200元/1050元(学生优惠价仅限全日制本科及硕士在读)
授课安排 线上课程,随报随学


DiDEvent study方法专题:经典理论和一些新进展

课程介绍:

DiD方法是应用非常广泛的因果推断方法之一。近两年来陆续有理论计量文献指出,以往使用DiD方法(以及与其密切相关的Event study方法)的实证研究在对DiD估计量的解释方面可能存在严重的问题;除非增加新的(更强的)识别假设,否则传统的估计方法可能无法准确估计研究人员想要得到的因果效应。这些理论计量文献提出了一些新的DiD估计方法,一些对以往实证研究的复制表明,使用新的估计方法得到的结论与使用传统估计方法得到的结论可能大相径庭。

有鉴于此,我们通过一个简短的专题课程,对近期DiD文献发展做一个梳理,以引起国内学者对传统DiD估计方法所存在缺陷和新的估计方法的重视。


课程内容:

1.Conventional practice 传统DiD估计方法

  1.1 Basicideas and Model setup (2 time periods*2 groups)

       DiD估计方法的基本思想和模型设定(2*2组的简单情形)

  1.2 Extensions DiD扩展情形

       (1) Multiple time periods or multiple groups (forinstance, the staggered DiD estimation)

       多时期、多个组别情况下的DiD,例如,处理状态在多期陆续发生、处理组不断增加的渐进DiD

       (2) Repeated Cross-Sections DiD方法在重复截面数据中的应用

       (3) Two-Dimensional Cross-Sections (for instance,Cohort DiD)

       DiD方法在横截面数据中的应用(例如,队列DiD

       (4) Fuzzy DiD 模糊DiD

       (5) DDD, DDDD, … 多重差分

  1.3 Estimation and inference DiD模型的估计和统计推断

       (1) Basic model specification 基准模型设定

       (2) Two-way fixed effects linear regressionspecification 双重固定效应线性回归模型设定

            a. Static TWFE model 静态TWFE模型

            b. Dynamic TWFE model (Event study) 动态TWFE模型(事件分析)


2. Recentdevelopment DiD方法的新发展

   2.1 Interpretation of the TWFE estimators (with multiple time periods or multiplegroups)

   正确理解TWFE估计量

  2.2 Problemsof the TWFE estimators with heterogeneous treatment effects

  TWFE估计量在存在异质性处理效应情况下存在的问题

  2.3 Alternative estimators 存在异质性处理效应情况下的新兴估计方法

       (1) Estimators based on some “building blocks”

       基于某种形式的“building blocks”的估计量                      

             a. Estimating only the instantaneous treatmenteffect 仅估计即时效应

             b. Estimators based on group-time ATT 基于组-时间分组的估计量

             c. Estimators based on cohort-specific ATT 基于队列分组的估计量

       (2) Two-stage estimators/imputation estimators 两阶段估计量


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