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摘要翻译：
在这篇文章中，我们考虑了使用差异中差异(DiD)的治疗效果参数的识别、估计和推断过程，其中(i)多个时间段，(ii)治疗时间的变化，以及(iii)当“平行趋势假设”仅在观察到的协变量条件下可能成立时。我们表明，一系列因果效应参数在交错的DiD设置中被识别，即使观察到的特征的差异在组间产生了非平行的结果动力学。我们的识别结果允许人们使用结果回归，逆概率加权，或双鲁棒的Estimands。我们还提出了不同的聚合方案，可以用来突出不同维度的治疗效果异质性，以及总结参与治疗的整体效果。我们建立了所提出的估计量的渐近性质，并证明了一个计算方便的bootstrap过程的有效性，以进行渐近有效的同时（而不是逐点）推理。最后，我们通过分析2001-2007年最低工资对青少年就业的影响来说明我们提出的工具的相关性。开放源码软件可用于实现所提出的方法。
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英文标题：
《Difference-in-Differences with Multiple Time Periods》
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作者：
Brantly Callaway, Pedro H. C. Sant'Anna
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最新提交年份：
2020
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
  In this article, we consider identification, estimation, and inference procedures for treatment effect parameters using Difference-in-Differences (DiD) with (i) multiple time periods, (ii) variation in treatment timing, and (iii) when the "parallel trends assumption" holds potentially only after conditioning on observed covariates. We show that a family of causal effect parameters are identified in staggered DiD setups, even if differences in observed characteristics create non-parallel outcome dynamics between groups. Our identification results allow one to use outcome regression, inverse probability weighting, or doubly-robust estimands. We also propose different aggregation schemes that can be used to highlight treatment effect heterogeneity across different dimensions as well as to summarize the overall effect of participating in the treatment. We establish the asymptotic properties of the proposed estimators and prove the validity of a computationally convenient bootstrap procedure to conduct asymptotically valid simultaneous (instead of pointwise) inference. Finally, we illustrate the relevance of our proposed tools by analyzing the effect of the minimum wage on teen employment from 2001--2007. Open-source software is available for implementing the proposed methods.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1803.09015

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关键词：时间段 econometrics epidemiology Conditioning Implementing bootstrap 结果 proposed 2007 允许