Regression modelQuasi-experimental / causal inference
動的差分の差分法
動的差分の差分法（Dynamic Difference-in-Differences, Dynamic DiD）は、古典的なDiDフレームワークを、単位（ユニット）が異なる時点で処置を採用する状況に拡張したものである。全ての変動を単一の2x2比較に集約するのではなく、各採用コホートの各暦時点におけるグループ・タイム平均処置効果を推定し、それらをイベント・タイムにわたる因果効果の解釈可能な要約に集約する。
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出典
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/dynamic-difference-in-differences
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- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ compare
- パネルデータ差分の差分法（Panel DiD / TWFE）因果推論↔ compare
- パネルデータ固定効果モデル計量経済学↔ compare
- 合成コントロール法（SCM）因果推論↔ compare
この手法を参照する項目
ベイジアン差分の差 (Bayesian Difference-in-Differences)ベイズパネルイベントスタディ動的な反事実的インパクト評価動的イベントスタディデザイン動的ファジー回帰不連続デザイン動的介入時系列分析動的マッチング推定量動的パネルイベントスタディ動的傾向スコアマッチング動的合成コントロール法異質的処置効果差の差 (HTE-DiD)異質的処置効果イベントスタディデザイン異質的処置効果パネルイベントスタディ機械学習拡張差分-イン-差分（ML-DiD）機械学習拡張イベントスタディデザイン複数期間反実仮想インパクト評価Multi-period Difference-in-Differences (Staggered DiD)複数期間二重にロバストな推定複数期間イベントスタディデザインパネルイベントスタディ政策評価における差の差分析ロバスト差分-イン-差分法ロバスト・パネルイベントスタディ空間イベントスタディデザイン