Ontwerp voor Heterogene Behandelingseffecten in Event Studies
Heterogeneous Treatment Effect Event Study Design is een causaal-inferentiekader dat event study regressie gebruikt om te schatten hoe behandelingseffecten variëren tussen groepen, cohorten of tijd ten opzichte van een behandelingsevenement. In tegenstelling tot klassieke two-way fixed-effects event studies — die een homogene effect aannemen — modelleert en herstelt deze aanpak expliciet groeps-tijd gemiddelde behandelingseffecten (ATTs), en pakt zo de contaminatiebias aan die ontstaat wanneer effecten verschillen tussen behandelde eenheden.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
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 3). Heterogeneous Treatment Effect Event Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-event-study-design
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ vergelijken
- Dynamische Difference-in-DifferencesCausale inferentie↔ vergelijken
- Panel Event StudyCausale inferentie↔ vergelijken
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →