A Local Projections Approach to Difference-in-Differences Event Studies

估计员 加权 分类 协变量 计算机科学 投影(关系代数) 控制(管理) a计权 系列(地层学) 数学优化 方案(数学) 简单(哲学) 计量经济学 算法 统计 数学 机器学习 人工智能 哲学 数学分析 放射科 古生物学 认识论 生物 医学 情报检索
作者
Arindrajit Dubé,Daniele Girardi,Òscar Jordà,Alan M. Taylor
出处
期刊:Social Science Research Network [RELX Group (Netherlands)]
被引量:64
标识
DOI:10.2139/ssrn.4433863
摘要

Many of the challenges in the estimation of dynamic heterogeneous treatment effects can be resolved with local projection (LP) estimators of the sort used in applied macroeconometrics. This approach provides a convenient alternative to the more complicated solutions proposed in the recent literature on Difference-in-Differences (DiD). The key is to combine LPs with a flexible 'clean control' condition to define appropriate sets of treated and control units. Our proposed LP-DiD estimator is clear, simple, easy and fast to compute, and it is transparent and flexible in its handling of treated and control units. Moreover, it is quite general, including in its ability to control for pre-treatment values of the outcome and of other time-varying covariates. The LP-DiD estimator does not suffer from the negative weighting problem, and indeed can be implemented with any weighting scheme the investigator desires. Simulations demonstrate the good performance of the LP-DiD estimator in common settings. Two recent empirical applications illustrate how LP-DiD addresses the bias of conventional fixed effects estimators, leading to potentially different results.Institutional subscribers to the NBER working paper series, and residents of developing countries may download this paper without additional charge at www.nber.org.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科隆龙完成签到,获得积分10
刚刚
小艾完成签到 ,获得积分10
1秒前
爪爪完成签到,获得积分10
1秒前
zqingqing完成签到,获得积分10
1秒前
所所应助hilda采纳,获得10
1秒前
slgzhangtao完成签到,获得积分10
1秒前
诚心的香水完成签到,获得积分10
2秒前
内向迎蕾完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
Enigma_GEB应助sjhz采纳,获得10
2秒前
徐凤年完成签到,获得积分10
3秒前
我去打球发布了新的文献求助10
3秒前
阳光少女完成签到,获得积分10
3秒前
杨老师完成签到 ,获得积分10
3秒前
清风发布了新的文献求助10
3秒前
YC发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
xy完成签到,获得积分10
4秒前
西有的裤发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
Hina完成签到,获得积分0
7秒前
whx完成签到,获得积分10
7秒前
雪儿完成签到,获得积分10
7秒前
skskysky完成签到,获得积分10
8秒前
磕盐耇完成签到,获得积分10
8秒前
海洋球完成签到,获得积分10
8秒前
舞墨轩完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
肖景景发布了新的文献求助10
9秒前
六六发布了新的文献求助10
11秒前
凯k发布了新的文献求助10
11秒前
满意的寒凝完成签到 ,获得积分10
11秒前
KMidly完成签到 ,获得积分10
12秒前
蛋又白应助xxx采纳,获得10
12秒前
YYDS完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
站台完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778637
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318916
关于积分的说明 20367376
捐赠科研通 7365709
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319232
关于科研通互助平台的介绍 2467267
邀请新用户注册赠送积分活动 2334718