Regression modelQuasi-experimental / causal inference
패널 데이터 이중차분법 (패널 DiD / TWFE)
패널 데이터 이중차분법은 고전적인 2기간 DiD 설계를 여러 단위(unit)가 여러 기간에 걸쳐 관찰되는 설정으로 확장한 것입니다. 단위별 고정 효과와 시점별 고정 효과를 동시에 흡수함으로써, 시간 불변적인 단위 이질성(unit heterogeneity)과 모든 단위에 영향을 미치는 공통 시점 충격(common time shocks)을 모두 통제하면서 처리(treatment) 또는 정책 변화의 인과적 효과를 분리합니다.
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출처
- Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355
- Bertrand, M., Duflo, E., & Mullainathan, S. (2004). How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates? Quarterly Journal of Economics, 119(1), 249-275. DOI: 10.1162/003355304772839588 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/panel-data-difference-in-differences
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- 이중차분법 (Diff-in-Diff)계량경제학↔ compare
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