Event Study Design (Causale Event Study)
Het event study-design is een gegeneraliseerd difference-in-differences-model dat een afzonderlijke coëfficiënt voor het behandelingseffect schat voor elke periode vóór en na een interventie, waarmee de dynamiek van het effect over de gebeurtenistijd wordt gevolgd. De moderne, heterogeniteit-robuuste vorm werd ontwikkeld door Sun & Abraham (2021) en Callaway & Sant'Anna (2021).
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Event Study Design (Causal Event Study). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/event-study-causal
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.
- Onderbroken Tijdreeks (ITS) AnalyseCausale inferentie↔ compare
- Panel Data Fixed Effects ModelEconometrie↔ compare
- Regressiediscontinuïteitsontwerp (RDD)Causale inferentie↔ compare
- Shift-Share Instrumentvariabele (Bartik-instrument)Causale inferentie↔ compare
- Staggered Difference-in-DifferencesCausale inferentie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →