Heterogen Behandlingseffekt Event Study Design
Heterogen Behandlingseffekt Event Study Design er et kausal-inferens-framework, der anvender event study regression til at estimere, hvordan behandlingseffekter varierer på tværs af grupper, kohorter eller tid i forhold til en behandlingsevent. I modsætning til klassiske tovejs fixed-effects event studies — som antager en homogen effekt — modellerer og genfinder denne tilgang eksplicit gruppe-tid gennemsnitlige behandlingseffekter (ATTs), hvilket adresserer den kontaminationsbias, der opstår, når effekter varierer på tværs af behandlede enheder.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- Sun, L., & Abraham, S. (2021). Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects. Journal of Econometrics, 225(2), 175-199. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.09.006 ↗
- Callaway, B., & Sant'Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with multiple time periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200-230. DOI: 10.1016/j.jeconom.2020.12.001 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Event Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-event-study-design
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Økonometri↔ sammenlign
- Dynamisk Difference-in-DifferencesKausal inferens↔ sammenlign
- Panel Event StudyKausal inferens↔ sammenlign
Similar methods
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →