diferença-em-diferenças com efeitos fixos

Eu tenho duas perguntas relacionadas a efeitos fixos no modelo DD.

Eu tenho um tratamento que ocorre em momentos diferentes (por exemplo, 2001,2005, etc.). Eu quero ajustar um modelo de DD, então eu padronizo os anos de tratamento para o ano "0" como o tempo de tratamento. Para controlar a heterogeneidade do ano de tratamento, incluí os efeitos fixos do ano real.

$y_{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{Treat} + \beta_2 \text{After} + \beta_3 (\text{Treat $\cdot$ After}) + \eta (\text{Year Fixed Effects})+ \gamma C_{it} + \epsilon_{it}$

Pergunta 1: Há algo de errado com este modelo?

Pergunta 2: Existe um problema em incluir efeitos fixos constantes no tempo neste modelo de DD? Por exemplo, e se eu incluir efeitos fixos de nível i ( ) e / ou indicadores de grupo de i efeitos fixos (por exemplo, masculino / feminino ou raça)? Percebo que o DD cancela a i-lvl FE constante no tempo, mas e se eu a incluir aqui novamente? $\alpha_i$

econometrics panel-data fixed-effects-model difference-in-difference doremonblue
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Respostas:

y_{i t} = β_{0} + β_{1} {treat}_{i} + \sum_{t = 2}^{T} β_{t} {year}_{t} + δ {policy}_{i t} + γ C_{i t} + ϵ_{i t}

$y_{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{treat}_i + \sum^T_{t=2} \beta_t \text{year}_t + \delta \text{policy}_{it} + \gamma C_{it} + \epsilon_{it}$

treat

$\text{treat}$

policy

$\text{policy}$

C

$C$

year

$\text{year}$

$\text{treat}$

Andy
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isso se aplica ao conjunto de dados transversal. E como determinamos o efeito do tratamento a partir do modelo que você declarou.

δ

$\delta$

Andy, você pode dar algumas idéias sobre como relaxar a suposição implícita de que o efeito é consistente ao longo do tempo?

User001

@ user001, você pode interagir sua variável de tratamento com os efeitos fixos no tempo (deixando de fora uma interação como linha de base). As interações de tempo por períodos antes que os tratamentos ocorram devem ser insignificantes (o tratamento não pode ter um efeito antes mesmo de acontecer, caso contrário, sth está errado) e as interações dos indicadores de tempo após o tratamento estimam o tempo de desaparecimento do tratamento. Em algum lugar, dei uma resposta semelhante, que mostra a especificação de regressão para isso.

187 Andy Andy

Andy, eu tenho uma pergunta relacionada, e se eu não observar cada indivíduo em cada período de tempo. Digamos, começo com 10.000 indivíduos, mas o número de indivíduos na amostra aumenta com o tempo?

edyvedy13