Regression modelQuasi-experimental / causal inference
政策评估事件研究设计
政策评估事件研究设计是一种准实验方法，通过绘制围绕共同事件时间的逐期处理系数，来估计政策的因果效应。它扩展了双重差分法，以可视化处理前平行趋势和处理后政策效应的动态演变，并已成为应用政策研究中标准的信度检验。
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
方法图谱
相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。
来源
- 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 ↗
- Freyaldenhoven, S., Hansen, C., & Shapiro, J. M. (2019). Pre-event trends in the panel event-study design. American Economic Review, 109(9), 3307-3338. DOI: 10.1257/aer.20180609 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/causal-inference/policy-evaluation-event-study-design
选用哪种方法？
将本方法与其最相近的同类并置，并排研读——本馆将书籍铺陈于案上，取舍则由您定夺。
- 双重差分法 (Diff-in-Diff)计量经济学↔ 比较
- 中断时间序列（ITS）分析因果推断↔ 比较
- 面板数据固定效应模型计量经济学↔ 比较
- 回归断点设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)因果推断↔ 比较
- 合成对照法 (SCM)因果推断↔ 比较