ЛL
ЛССИ / LCSR
记录
10.04.202523:59
454订阅者20.12.202423:59
0引用指数31.03.202509:35
149每帖平均覆盖率20.04.202521:39
0广告帖子的平均覆盖率05.04.202523:59
6.04%ER31.03.202509:35
33.11%ERR转发自:
Канал влияния
25.03.202512:16
💻 Новый практический гайд по difference-in-differences для исследователей
Мы уже писали, что метод "разности разностей" (Difference-in-Differences, DiD) — один из наиболее распространенных квазиэкспериментальных методов для оценки причинных эффектов в экономике и социальных науках (Garg, Fetzer, 2024; Goldsmith-Pinkham, 2024; Currie et al., 2020)
В середине марта весьма звёздный состав авторов опубликовал методологическое руководство-препринт для всех, кто использует DiD в прикладных исследованиях (Baker et al., 2025)
🙂 В чём ценность работы?
🟤Авторы систематизируют современные подходы к DiD и показывают, что классический дизайн с двумя группами и двумя периодами (2×2) — лишь частный случай
🟤Когда в данных много периодов, есть ступенчатое введение воздействия (staggered treatment adoption), а эффекты гетерогенны по группам или во времени (treatment effect heterogeneity), простое использование регрессии с двунаправленными фиксированными эффектами (Two-Way Fixed Effects, TWFE) может приводить к смещённым оценкам (Roth et al., 2023; de Chaisemartin & D’Haultfoeuille, 2023)
🟤Авторы предлагают переход от обратного проектирования (backwards engineering) (позитивный подход, когда исследователь ориентируется на существующие методы и пытается приспособить их к данным) к прямому проектированию (forward engineering) (нормативный подход, при котором исследователь начинает с определения целей исследования и строит модели и методы, которые соответствуют этим целям)
🟤В рамках этого подхода предлагается рассматривать сложные дизайны как комбинацию элементарных 2×2 сравнений (2×2 building blocks) и использовать аккуратную агрегацию результатов
🖥 Мы собрали основные пакеты в R, которые вам пригодятся в ваших исследованиях с использованием DiD
🟤did (Brantly Callaway, Pedro Sant’Anna) - оценка эффектов DiD при ступенчатом дизайне воздействия, множественных периодах и гетерогенности с агрегацией и визуализацией
🟤fixest (Laurent Berge) - быстрые панельные регрессии с фиксированными эффектами и поддержкой кластеризации и переменных взаимодействия (interactions)
🟤bacondecomp (Andrew Goodman-Bacon) - разложение TWFE-оценки на вклад парных сравнений. Используется для диагностики весов и потенциальных источников смещения
🟤did2s (Kyle Butts, Mike Gardner) - двухшаговая устойчивая оценка DiD при вариации времени воздействия
🟤DRDID (Pedro Sant’Anna, Jun Zhao) - двойная робастная оценка DiD через IPW и outcome regression
#канал_обозревает
#канал_рекомендует
@causal_channel
Мы уже писали, что метод "разности разностей" (Difference-in-Differences, DiD) — один из наиболее распространенных квазиэкспериментальных методов для оценки причинных эффектов в экономике и социальных науках (Garg, Fetzer, 2024; Goldsmith-Pinkham, 2024; Currie et al., 2020)
В середине марта весьма звёздный состав авторов опубликовал методологическое руководство-препринт для всех, кто использует DiD в прикладных исследованиях (Baker et al., 2025)
🙂 В чём ценность работы?
🟤Авторы систематизируют современные подходы к DiD и показывают, что классический дизайн с двумя группами и двумя периодами (2×2) — лишь частный случай
🟤Когда в данных много периодов, есть ступенчатое введение воздействия (staggered treatment adoption), а эффекты гетерогенны по группам или во времени (treatment effect heterogeneity), простое использование регрессии с двунаправленными фиксированными эффектами (Two-Way Fixed Effects, TWFE) может приводить к смещённым оценкам (Roth et al., 2023; de Chaisemartin & D’Haultfoeuille, 2023)
🟤Авторы предлагают переход от обратного проектирования (backwards engineering) (позитивный подход, когда исследователь ориентируется на существующие методы и пытается приспособить их к данным) к прямому проектированию (forward engineering) (нормативный подход, при котором исследователь начинает с определения целей исследования и строит модели и методы, которые соответствуют этим целям)
🟤В рамках этого подхода предлагается рассматривать сложные дизайны как комбинацию элементарных 2×2 сравнений (2×2 building blocks) и использовать аккуратную агрегацию результатов
🖥 Мы собрали основные пакеты в R, которые вам пригодятся в ваших исследованиях с использованием DiD
🟤did (Brantly Callaway, Pedro Sant’Anna) - оценка эффектов DiD при ступенчатом дизайне воздействия, множественных периодах и гетерогенности с агрегацией и визуализацией
🟤fixest (Laurent Berge) - быстрые панельные регрессии с фиксированными эффектами и поддержкой кластеризации и переменных взаимодействия (interactions)
🟤bacondecomp (Andrew Goodman-Bacon) - разложение TWFE-оценки на вклад парных сравнений. Используется для диагностики весов и потенциальных источников смещения
🟤did2s (Kyle Butts, Mike Gardner) - двухшаговая устойчивая оценка DiD при вариации времени воздействия
🟤DRDID (Pedro Sant’Anna, Jun Zhao) - двойная робастная оценка DiD через IPW и outcome regression
#канал_обозревает
#канал_рекомендует
@causal_channel
登录以解锁更多功能。