DID前沿专题 2022new

课程导语：

      近3年来，针对经典双向固定效应（TWFE）模型在处理效应估计中可能存在错误估计的问题，出现了一系列不同DID方法的创新来试图纠正估计过程中一个或另外一个方面的问题，其中以交叠情况下DID方法为其中最有代表性，这些方法或是在平行趋势检验，或是在不同个体权重存在异质性，或是包含协变量，运用了包括自举、逆概率权重、匹配或Imputations等各类方法。但针对这些新方法，在不同运用场景下，如何进行选择，还是一个值得进一步讨论的话题。

本次课程主要就近年DID这个十分活跃领域出现的新方法进行学习。

主要教学对象为已有一定计量经济学基础，有初级DID应用的学员。

教学目标为了使学员对近3年DID领域中出现的新方法进行系统掌握，能够对其主要命令，主要原理，主要应用场景和结果的解读进行掌握，达到运用新方法进行论文写作的目标。

课程内容：

一、 交叠DID应用建议

1. 如何在多期与处理时间变化时，选择合适的DID估计量？

2. 如何处理非平行趋势的情况？

3. 如何在少量处理单位情况下进行科学抽样？

4. DID新命令应用简介

二、交叠DID分解

1. 潜在结果表述

2. TWFE在交叠DID估计中的偏误分解

3. 交叠DID的Bacon分解与Stata实现

4. 文献解读

[1] Goodman-Bacon, Andrew,“Difference-in-differences with variation in treatment timing,” Journal of Econometrics, 2021, 225 (2), 254–277

三、交叠DID的异质稳健估计

1. 两阶段DID

2. 双稳健DID

3. 多时段DID

4. 合成DID

5. 文献解读

[1] Gardner J. Two-stagedifferences in differences[J]. Working paper, 2021.

Sant’Anna P H C, Zhao J. Doubly robust difference-in-differences estimators[J]. Journal of Econometrics, 2020,219(1): 101-122.

[2] Callaway B, Sant’Anna P H C.Difference-in-differences with multiple time periods[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 200-230.

[3] Arkhangelsky D, Athey S, Hirshberg D A, et al.Synthetic difference-in-differences[J]. American Economic Review, 2021,111(12): 4088-4118.

优惠：

• 1. 学术培训老学员9折优惠；
  

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• PS：折扣优惠与学生价均不叠加。

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