ScholarGate
Ассистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Дизайн многопериодного исследования событий

Дизайн многопериодного исследования событий оценивает причинно-следственные эффекты воздействия в каждой точке времени относительно начала воздействия, используя панельные данные с несколькими периодами до и после воздействия. Отображая полный путь коэффициентов воздействия, а не единое среднее значение, он показывает, как эффекты накапливаются, ослабевают или остаются стабильными во времени — и позволяет проводить формальные тесты параллельности трендов до воздействия одновременно для многих периодов.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Jacobson, L. S., LaLonde, R. J., & Sullivan, D. G. (1993). Earnings losses of displaced workers. American Economic Review, 83(4), 888-909. link
  2. Freyaldenhoven, S., Hansen, C., Perez-Skiba, A., & Shapiro, J. M. (2021). Visualization, identification, and estimation in the linear panel event-study design. NBER Working Paper 29170. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Event Study Design for Dynamic Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/multi-period-event-study-design

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateMulti-period Event Study Design (Multi-period Event Study Design for Dynamic Treatment Effects). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/causal-inference/multi-period-event-study-design · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026