双重差分模型 可不可以选取自身作为对照组

请问双重差分模型 可不可以选取自身作为对照组。例如，某市2017年11月实施一个政策，将2017年10月 和 12月分别作为 实施前 与 实施后 的 政策效果分析，然后 将2016年同时段未实施该政策时的情况 作为 对照组，不知道这样可不可以？

不要沉啊！！

不建议采用此种方法构建对照组：common trend assumption理论上难以满足，也无法使用placebo DID进行实证检验。可考虑采用RDD对政策效果进行评估。

PSM+DID标配啊，反身相比无法从因果分析中隔离时间趋势因素，因此才要做双重差分，否则一阶差分不就解决问题了吗，为什么还要双重差分DID呢？想想是不是这个理儿。楼上说的RDD也是政策效应评价工具之一，麻烦在于窗口期的选择，因为有提前反应和滞后反应的问题，如果拉长观察的窗口期呢，时间因素与其他因素变化问题就又冒出来了。所以，还是建议规规矩矩做PSM+DID.

btw：赏金高了，这个问题难度不值这么多，本人也不是ransom hunter，助人为乐！

selfmade-500 发表于 2021-2-8 06:09
PSM+DID标配啊，反身相比无法从因果分析中隔离时间趋势因素，因此才要做双重差分，否则一阶差分不就解决问题 ...

您好，因为我是实在找不到对照组了，这种情况下可以试试RDD吗

tmltorres 发表于 2021-2-8 10:08
您好，因为我是实在找不到对照组了，这种情况下可以试试RDD吗

可以，选好窗口期即可

如果你有其它市的数据，也可以考虑合成控制法。把其他市的数据加权，做成一个虚拟控制组，使得政策发生前虚拟控制组的Y跟你的数据里的Y极为接近，政策发生后的两组差异视为政策效果。