Дизайн дослідження подій (причинне дослідження подій)
Дизайн дослідження подій є узагальненою моделлю різниці в різницях, яка оцінює окремий коефіцієнт ефекту лікування для кожного періоду до та після втручання, відстежуючи динаміку ефекту в часі події. Його сучасна, стійка до неоднорідності форма була розроблена Sun & Abraham (2021) та Callaway & Sant'Anna (2021).
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Event Study Design (Causal Event Study). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Аналіз перерваних часових рядів (ITS)Причинно-наслідковий висновок↔ compare
- Модель фіксованих ефектів панельних данихЕконометрика↔ compare
- Регресійний розривний дизайн (RDD)Причинно-наслідковий висновок↔ compare
- Інструментальна змінна зі зміною частки (інструмент Бартіка)Причинно-наслідковий висновок↔ compare
- Багатоперіодний різницевий метод (Staggered Difference-in-Differences)Причинно-наслідковий висновок↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →