ScholarGate
アシスタント
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

動的イベントスタディデザイン

動的イベントスタディデザインは、標準的な差分の差分(DiD)フレームワークを拡張し、単一の処置後係数にすべてをまとめるのではなく、イベント前後の各期間における処置効果を推定する。リード係数とラグ係数を相対イベント時間に沿ってプロットすることにより、研究者は同時に事前トレンドの有無をテストし、因果効果が複数の処置後期間にわたってどのように進化するかを追跡できる。

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出典

  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/ja/causal-inference/dynamic-event-study-design

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ScholarGateDynamic Event Study Design (Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/causal-inference/dynamic-event-study-design · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026