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DID前沿-交叠DID

满意程度:     课程系列:A4
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DID-2022新课
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。

上课信息

上课时间: 2022年6月5日 (一天)
9:00-12:00;14:00-17:00;答疑

上课地点: 远程直播, 提供全程录播回放

DID前沿-交叠DID

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-stage differences 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.


报名时间 2022-05-07 00:00 至 2022-11-20 00:00
培训时间 2022年6月5日 (一天)
培训地点 远程直播, 提供全程录播回放
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 9:00-12:00;14:00-17:00;答疑


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3DID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;

  • 2. 同一单位三人以上报名9折优惠;

  • PS:折扣优惠与学生价均不叠加。


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尹老师

电话:13321178792

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