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【AER复现】平行趋势检验过不去?SDID模型一键包来啦
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文章总结 文章标题: Synthetic Difference in Differences 作者: Dmitry Arkhangelsky† Susan Athey David A. Hirshberg Guido W. Imbens Stefan Wager 研究目的: 在政策评估中,我们常用的双重差分法(DID)依赖于平行趋势假设,即未处理组和处理组在没有干预的情况下应该有相似的趋势。如果这个假设不成立,DID的结果可能会失真。此外,合成控制法(SC)虽然能弥补一些缺陷,但在处理多个处理组时表现不佳。 为了解决这些问题,斯坦福大学的研究团队提出了一种创新方法:合成双重差分法(SDID)。这个新方法结合了DID和SC的优点,提供更稳健、更精确的因果效应估计。 什么是SDID模型? SDID模型通过加权数据,确保未处理组和处理组的趋势相似,从而得出可靠的政策效果估计。具体步骤如下: 计算单位权重:使未处理组的预处理趋势与处理组匹配。 计算时间权重:平衡未处理组的预处理和后处理时间段。 回归分析:在加权的双向固定效应模型中估计政策效果。 SDID的优势 平行趋势假设不成立:。 问题:DID方法假设处理组和未处理组在没有干预的情况下具有相同的趋势。如果这种假设不成立,DID的估计结果将会有偏差。 SDID解决方案:SDID通过加权处理,使得未处理组的预处理趋势与处理组更匹配,从而减弱了对平行趋势假设的依赖。 处理组和未处理组的基本特征不同 问题:在实际应用中,处理组和未处理组可能在基本特征上有显著差异,这会影响DID的估计效果。 SDID解决方案:SDID通过调整权重,使得处理组和未处理组在基本特征上更相似,从而提高了估计的可靠性。 实证: 加利福尼亚州的吸烟政策: 数据:1970年至2000年间美国各州的吸烟数据。 结果:SDID方法显示,加州吸烟率显著下降,估计效果比传统DID和SC方法更精确。 模拟实验: 数据:模拟了一组政策影响的数据。 结果:SDID方法在不同模拟条件下均表现出较高的精度和鲁棒性。
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