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。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/dynamic-event-study-design
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →