ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Робастна панельна подія-дослідження×Модель фіксованих ефектів панельних даних×
ГалузьПричинно-наслідковий висновокЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20212014
Автор методуSun & Abraham (2021); Freyaldenhoven, Hansen, Shapiro & Weidner (2021)Hsiao (textbook treatment); within transformation of panel data
ТипQuasi-experimental / causal inferencePanel data regression
Основоположне джерелоSun, L., & Abraham, S. (2021). Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects. Journal of Econometrics, 225(2), 175-199. DOI ↗Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data (3rd ed.). Cambridge University Press. DOI ↗
Інші назвиrobust event-study estimator, heteroskedasticity-robust panel event study, staggered-robust event study, robust ES designfixed effects model, within estimator, panel fixed-effects regression, Panel Veri — Sabit Etkiler Modeli
Пов'язані45
ПідсумокA robust panel event study extends the standard panel event study design by applying heteroskedasticity- and autocorrelation-robust (HAC) standard errors and, where staggered treatment adoption exists, interaction-weighted estimators that remain valid even when treatment effects are heterogeneous across cohorts and time periods. It is widely used in economics, finance, and policy research to trace the dynamic causal path of an intervention.The Panel Data Fixed Effects model estimates relationships from panel data (the same units observed over several time periods) while controlling for unit- and/or time-specific effects, supporting causal inference. It is developed as the within estimator in standard treatments such as Hsiao's Analysis of Panel Data (2014).
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Robust Panel Event Study · Panel Fixed Effects. Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/compare