Метод последовательных разностей
Метод последовательных разностей является обобщением метода разностей на панельных данных, в которых вмешательство вводится для различных групп в разное время. Представленный в современной форме Каллауэем и Сант'Анна (2021) и Суном и Абрахамом (2021), он исправляет смещение, которому подвержены классические двухфакторные модели с фиксированными эффектами (TWFE) при гетерогенных эффектах вмешательства во времени и между когортами.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Staggered Difference-in-Differences (Callaway-Sant'Anna / Sun-Abraham Estimators). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/did-staggered
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Дизайн исследования событий (причинно-следственное исследование событий)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Модель с фиксированными эффектами для панельных данныхЭконометрика↔ сравнить
- Регрессионный разрывный дизайн (RDD)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Синтетический контрольный метод (SCM)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →