ScholarGate
Асистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Дизайн динамічного дослідження подій

Дизайн динамічного дослідження подій розширює стандартну основу різниці-різниць, оцінюючи ефекти лікування в кожному періоді до та після події, замість того, щоб зводити все до одного коефіцієнта після лікування. Візуалізуючи коефіцієнти випередження та відставання відносно відносного часу події, дослідники можуть одночасно перевіряти наявність попередніх тенденцій та відстежувати, як причинно-наслідковий ефект розвивається протягом кількох періодів після лікування.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Джерела

  1. 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
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/causal-inference/dynamic-event-study-design

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.

Compare side by side
ScholarGateDynamic Event Study Design (Dynamic Event Study Design (Lead-Lag Specification)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/causal-inference/dynamic-event-study-design · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026