楼主: 三年又一年
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[回归分析求助] 关于DID模型的问题 [推广有奖]

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三年又一年 发表于 2021-8-18 10:43:38 |AI写论文

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最近阅读文献,发现DID模型设置似乎有些不太一样。
有些学者仅放入Treated*post的交乘项,有些学者在放入交乘项的同时还加入Treated项。
请问这两种做法有啥区别呀?是否都可行?
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关键词:DID模型 DID treat 阅读文献 post

回帖推荐

scx980087 发表于3楼  查看完整内容

基本的两期DID设定模型为:yit=α+β(Gi×Dt)+γGi+δDt+ϵity_{it}=\alpha + \beta(G_i \times D_t) + \gamma G_i + \delta D_t + \epsilon_{it}yit​=α+β(Gi​×Dt​)+γGi​+δDt​+ϵit​ 其中,$ \ G_i$ 为分组虚拟变量(处理组=1,控制组=0); 为分期虚拟变量(政策实施后=1,政策实施前=0);交互项 Gi×DtG_i \times D_tGi​×Dt​ 表示处理组在政策实施后 ...

沙发
917968079 发表于 2021-8-18 11:16:14
仅放入Treated*post是因为使用了双向固定效应模型

藤椅
scx980087 发表于 2021-8-19 09:40:16

基本的两期DID设定模型为:yit=α+β(Gi×Dt)+γGi+δDt+ϵity_{it}=\alpha + \beta(G_i \times D_t) + \gamma G_i + \delta D_t + \epsilon_{it}

其中,$ \ G_i$ 为分组虚拟变量(处理组=1,控制组=0); 为分期虚拟变量(政策实施后=1,政策实施前=0);交互项 Gi×DtG_i \times D_t 表示处理组在政策实施后的效应,其系数 β\beta 即为DID模型重点考察的平均处理效应(Average Treatment Effect , ATE)。

上述基本的DID模型本质上是一种固定效应模型,常数项α\alpha 是对照组的固定效应,γ\gamma是处理组与对照组固定效应的差异,δ\delta是事件发生时点前后固定效应的差异,β\beta是事件的固定效应(处置效应)。

当然,如果我们有更多时间信息的面板数据,就可以通过细化组别和时期的固定效应进一步提高上述模型的精度。具体地,将处理组和对照组的固定效应(α,γ)(\alpha , \gamma)细化为个体效应 μi\mu_i ,并将事件前后的时期固定效应δ\delta细化为每年的固定效应λt\lambda_t,那么细化后的模型可以很好地降低估计系数的方差。

两期DID的固定效应模型设定如下:yit=α+β(Gi×Dt)+γXit+μi+λt+ϵity_{it}=\alpha + \beta(G_i \times D_t) + \gamma X_{it} + \mu_i +\lambda_t + \epsilon_{it}

板凳
三年又一年 发表于 2021-8-23 16:02:32
917968079 发表于 2021-8-18 11:16
仅放入Treated*post是因为使用了双向固定效应模型
感谢!

报纸
三年又一年 发表于 2021-8-23 16:02:56
scx980087 发表于 2021-8-19 09:40
基本的两期DID设定模型为:yit=α+β(Gi×Dt)+γGi+δDt+ϵity_{it}=\alpha + \beta(G_i \times D_t) ...
感谢!

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