基于2000页前沿文献的专题课程_DID和Event Study经典理论和最新进展-来自张川川老师

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基于2000页前沿文献（现在很多相关的文献其实都还没有正式发表，还是工作论文状态），双重差分（DID）和事件分析（Event study）方法系列1：经典理论和一些最新进展，张川川老师作为后续软件操作和相关应用论文的讲解的课程原理讲解，new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。

课程信息：

培训时长：6小时

培训地点：线上学习，提供全套资料及主讲老师答疑

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)

阅读原文：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1834

讲师介绍：

张川川， 浙江大学经济学院百人计划研究员、博士生导师，2013年博士毕业于北京大学中国经济研究中心，获经济学博士学位，曾任哈佛大学经济系访问研究员、世界银行总行研究顾问、中央财经大学副教授。近五年来在American Economic Journal: Applied Economics, Demography, Journal ofPopulation Economics, Health Economics等各领域顶级国际刊物和《中国社会科学》、《经济研究》、《经济学季刊》、《世界经济》、《金融研究》等国内权威刊物发表中英文论文40余篇；荣获霍英东高等院校青年教师基金奖，主持国家自然科学基金、北京市社科规划基金和国家社科基金重大项目子课题等多项国家和省部级课题；担任Journal of Public Economics, Journal of Development Economics,Journal of Health Economics,《经济研究》、《经济学季刊》、《世界经济》、《管理世界》等 50余本国内外学术刊物的匿名评审专家。

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。

课程大纲：

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

优惠：

张川川老师课程老学员8折优惠；

现场班/远程班老学员9折优惠；
折扣优惠不叠加。

报名流程：

1. 点击“https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1834”，在线提交报名信息；

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3. 确认发票信息，2个工作日发送完成（连同通知电子版）；

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联系方式：

尹老师

电话：13321178792

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关键词：event study Event study 最新进展 经典理论

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

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。

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。

Stata实操与实证计量发文丨方法课：https://www.peixun.net/view/1552.html

经济学实证研究指南和论文精讲与复刻丨Stata实现：https://www.peixun.net/view/1750.html

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