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交叠DID 2024升级版
培训时间：2024年10月3-4日（两天）
培训方式：北京现场，同步远程直播；提供录播回放
DID_2024年3月专题课
课程结束时也为大家分享了课程板书资料及框架总结文档：
本次课程全面升级：
1. 系统梳理了交叠DID发展的主要脉络，主要包括交叠处理的几种类型，交叠DID检验的主要方法，交叠DID估计方法的最新思路和进展;
2. 在对主流文献进行分析的基础上，说明现有文献对交叠DID方法应用的两种主要做法;
3. 结合交叠DID的最新理论研究，将估计方法进一步细分，分为组别-时期平均处理效应、异质性稳健的双向固定效应方法的DID估计量，插补方法估计量，堆叠和局部投影估计量，以及DID与合成控制结合的合成控制DID等;
4. 对每种新的方法，从“理论+代码+文献”三个维度展开，做到在理解原理的基础上，能够做到Stata代码实现，并能结合自身的研究主题，选择适当的方法展开研究。
讲师介绍：
崔百胜，厦门大学经济学博士，上海师范大学教授。
主要讲授研究生《空间计量经济学》、《中级应用计量经济学》、《货币理论与政策》等课程。教学使用软件为Stata和Matlab软件，熟悉相关软件的操作与使用。
主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。主持国家社会科学基金项目，教育部人文社会科学基金项目，以及上海市教委科研创新项目等在内的多项课题。在SSCI、CSSCI期刊发表学术论文50余篇。参与编写《空间计量经济学——现代模型与方法》、《空间计量经济学——实证研究与软件实现》、《计量经济分析与Stata应用》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。
Stata金牌讲师，已经通过10期DID课程帮助600+学员掌握DID.
课程大纲：
第1讲 交叠DID最新应用的系统梳理
1.1 交叠DID应用在顶刊的统计分析
1.2 中文期刊交叠DID的两种主流趋势
1.3 异质性处理效应的TWFE估计偏误的来源
1.3.1 禁止性比较组
1.3.2 负权重问题
1.3.3 协变量问题
1.3.4 非平行趋势
1.4 交叠DID研究最新进展
1.4.1 交叠DID识别
1.4.2 交叠DID图示法
1.5 交叠DID研究的实用建议
1.5.1 如何在多期与处理时间变化时，选择合适的DID估计量？
1.5.2 如何处理非平行趋势的情况？
1.5.3 交叠DID各种估计方法应用建议
1.6 重要文献解读：
[1] De Chaisemartin C, D'Haultfoeuille X. Two-wayfixed effects and differences-in-differences with heterogeneous treatment effects: A survey[R]. National Bureau of Economic Research, 2022.
[2] 刘冲,沙学康,张妍.交错双重差分:处理效应异质性与估计方法选择.数量经济技术经济研究, 2023.
第2讲 交叠DID检验
2.1 禁止性比较组检验的Bacon分解
2.1.1 Bacon分解的图形解析
2.1.2 Bacon分解Stata官方命令与社区命令结果比较与解读
2.2.3 Bacon分解的中文应用
2.2 处理组的负权重检验
2.2.1 负权重检验统计量直观解释
2.2.2 负权重检验Stata命令实现
2.3 非平行趋势检验
2.3.1 事件研究法平行趋势检验效力
2.3.2 如何正确理解新事件研究法的平行趋势检验图
2.3.3 Pre-trends检验
2.4 重要文献解读：
[1] Goodman-Bacon, Andrew, Difference-in-differences with variation in treatment timing, Journal of Econometrics, 2021.
[2] Roth J, Sant’Anna P H C, Bilinski A, et al.What’s trending in difference-in-differences? A synthesis of the recent econometrics literature, Journal of Econometrics, 2023.
第3讲 组别-时期平均处理效应估计量
3.1 dcdH估计量
3.1.1 DeChaisemartin和 d'Haultfœuille(2020) 估计量的理论简析
3.1.2 dcdH估计量扩展到多个处理事件和多期
3.1.3 dcdH估计量的Stata实现
3.1.4 dcdH估计量的应用
3.2 SA估计量
3.2.1 Sun和 Abraham(2021) 估计量的理论简析
3.2.2 SA估计量的Stata实现
3.2.3 SA估计量的应用
3.3 CS估计量
3.3.1 Callaway和 Sant’Anna(2021) 估计量的理论简析
3.3.2 CS估计量的Stata官方命令与社区命令实现
3.3.3 CS估计量的应用
3.4 Plug-in估计量
3.4.1 Roth和Sant’Anna(2023) 估计量的理论简析
3.4.2 staggered社区命令实现
3.4.3 Plug-in估计量的应用
3.5 重要文献解读：
[1] De Chaisemartin C, d'Haultfoeuille X. Two-way fixed effects estimators with heterogeneous treatment effects[J]. American Economic Review, 2020.
[2] Sun L, Abraham S. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects[J]. Journal of Econometrics, 2021.
[3] Callaway B, Sant’Anna P H C. Difference-in-differences with multiple time periods[J]. Journal of Econometrics, 2021.
第4讲 基于TWFE改进的新估计量
4.1 异质性稳健TWFE的交叠DID新命令
4.2 重要文献解读：
[1] Wooldridge J M. Two-way fixed effects, the two-way Mundlak regression, and difference-in-differences estimators[J].Available at SSRN 3906345, 2021.
第5讲 基于插补方法的估计量
5.1 Imputation估计量
5.2 两阶段DID估计量
5.3 重要文献解读：
[1] Borusyak K, Jaravel X, Spiess J. Revisiting event study designs: Robust and efficient estimation[J]. Review of Economic Studies, 2024, Forthcoming.
[2] Braghieri L, Levy R, Makarin A. Social media and mental health[J]. American Economic Review, 2022.
第6讲 堆叠与局部投影估计量
6.1 堆叠估计量
6.2 局部投影估计量
6.3 重要文献解读：
[1] Cengiz D, Dube A, Lindner A, et al. The effect of minimum wages on low-wage jobs. The Quarterly Journal of Economics, 2019.
[2] Dube, A., D. Girardi, Ò. Jordà and A. M.Taylor. A Local Projections Approach to Difference-in-Differences Event Studies. NBER Working Paper 31184, 2023.
第7讲 DID与合成控制的结合：合成DID
7.1 合成DID的原理与应用领域
7.2 合成DID的命令实现
7.3 重要文献解读：
[1] Arkhangelsky D, Athey S, Hirshberg D A, et al.Synthetic difference-in-differences[J]. American Economic Review, 2021.
课程优惠：
2200元/ 1900元 (全日制本科及硕士在读优惠价)
l JG学术培训老学员九折优惠；
l 折扣优惠与学生价不叠加。
报名流程：
1. 点击课程报名链接：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1931；
2. 在线提交报名信息与订单，支付宝/银联/微信支付；
3. 确认发票信息，2个工作日发送至邮箱；
4. 发送课程资料及上课方式，入交流群。
课程咨询：
尹老师
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