ScholarGate
Asistents
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dinamiskā notikumu pētījumu dizains

Dinamiskais notikumu pētījumu dizains paplašina standarta atšķirību starp atšķirībām (difference-in-differences) metodiku, novērtējot ārstēšanas efektus katrā periodā pirms un pēc notikuma, nevis apvienojot visu vienā koeficientā pēc ārstēšanas. Attēlojot vadošos un atpaliekošos koeficientus attiecībā pret relatīvo notikumu laiku, pētnieki var vienlaicīgi testēt iepriekš esošās tendences un izsekot, kā cēloņsakarību efekts attīstās vairākos periodos pēc ārstēšanas.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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
ScholarGateDynamic Event Study Design (Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/causal-inference/dynamic-event-study-design · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026