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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dynamisches Event-Study-Design

Das dynamische Event-Study-Design erweitert den Standard-Differenz-von-Differenzen-Rahmen, indem es Behandlungseffekte für jede Periode vor und nach dem Ereignis schätzt, anstatt alles in einem einzigen Koeffizienten nach der Behandlung zusammenzufassen. Durch die Darstellung von führenden und nachfolgenden Koeffizienten im Verhältnis zur relativen Ereigniszeit können Forscher gleichzeitig auf bestehende Trends prüfen und verfolgen, wie sich der kausale Effekt über mehrere Perioden nach der Behandlung entwickelt.

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Quellen

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification). ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/dynamic-event-study-design

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ScholarGateDynamic Event Study Design (Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/dynamic-event-study-design · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026