ScholarGate
Asistents
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dizains politikas novērtēšanai notikumu pētījuma ietvaros

Dizains politikas novērtēšanai notikumu pētījuma ietvaros ir kvaziekseprimentāla pieeja, kas novērtē politikas cēloņsakarības efektus, plānojot koeficientus pa ārstēšanas periodiem ap kopīgu notikuma laiku. Tas paplašina atšķirību starp atšķirībām, lai vizualizētu gan pirmsārstēšanas paralēlās tendences, gan politikas efekta dinamisko attīstību pēc ārstēšanas, un ir kļuvis par standarta ticamības pārbaudi piemērotā politikas pētniecībā.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  1. 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
  2. Freyaldenhoven, S., Hansen, C., & Shapiro, J. M. (2019). Pre-event trends in the panel event-study design. American Economic Review, 109(9), 3307-3338. DOI: 10.1257/aer.20180609

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/policy-evaluation-event-study-design

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus
ScholarGatePolicy Evaluation Event Study Design (Policy Evaluation Event Study Design for Causal Inference). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/causal-inference/policy-evaluation-event-study-design · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026