双重差分模型幻灯片
双向固定效应和双重差分演示课件
–High: RI ($3.46), NY ($2.75); NJ($2.70)
–Average of $1.32 across states
–Average in tobacco producing states: $0.40
–Average in non-tobacco states, $1.44
–Average price per pack is $5.12
• Beer
–Low (WY, $0.02/gallon)
5
6
Federal taxes
• Cigarettes, $1.01/pack • Wine
– $0.21/750ml bottle for 14% alcohol or less – $0.31/750ml bottle for 14 – 21% alcohol
for permanent differences between groups • vt – time fixed effects. Impacts common to all groups but vary by year • εit -- idiosyncratic error
3
Excises taxes on poor health
Taxes now an integral part of antismoking campaigns
• Key component of ‘Master Settlement’
• Beer, $0.02 a can • Liquor, $13.50 per 100 proof gallon (50% alcohol),
or, $2.14/750 ml bottle of 80 proof liquor • Total taxes on cigarettes are such that in NYC,
双重差分模型幻灯片+-+difference+in+differences+models
Y Yc1 Treatment effect= (Yt2-Yt1) – (Yc2-Yc1)
Yc2 Yt1
control Yt2 treatment t1 t2 Treatment Effect
time
11
• In contrast, what is key is that the time trends in the absence of the intervention are the same in both groups • If the intervention occurs in an area with a different trend, will under/over state the treatment effect • In this example, suppose intervention occurs in area with faster falling Y
17
• ui is a state effect • vt is a complete set of year (time) effects • Analysis of covariance model • Yit = β0 + β3 TitAit + ui + λt + εit
18
What is nice about the model
3
Y True effect = Yt2-Yt1 Estimated effect = Yb-Ya Yt1 Ya Yb Yt2
t1
ti
t2
time
4
• Intervention occurs at time period t1 • True effect of law
最新-双重差分模型幻灯片differenceindifferencesmodelsppt课件-PPT文档资料
26
27
Model
• Yit = duration of spell on WC • Ait = period after benefits hike • Hit = high earnings group (Income>E3)
• Yit = β0 + β1Hit + β2Ait + β3AitHit + β4Xit’ + εit • Diff-in-diff estimate is β3
– Min( pY,C) – P=percent replacement – Y = earnings – C = cap
– e.g., 65% of earnings up to $400/month
22
• Concern:
– Moral hazard. Benefits will discourage return to work
18
What is nice about the model
• Suppose interventions are not random but systematic
– Occur in states with higher or lower average Y – Occur in time periods with different Y’s
15
Yit = β0 + β1Tit + β2Ait + β3TitAit + εit
Before After Change Change
Difference
Group 1 β0+ β1 (Treat)
Group 2 β0 (Control)
双重差分模型和固定效应模型
双重差分模型和固定效应模型双重差分模型和固定效应模型是常用于面板数据分析的两种方法。
它们都可以用来研究某个政策、事件等事件对个体或群体行为产生的影响。
这篇文章将介绍双重差分模型和固定效应模型的基本原理、优缺点以及应用场景。
一、双重差分模型双重差分模型是一种用于控制面板数据的基线特征的方法。
该模型将两个差分作用于面板数据，以消除混杂的时间不变个体特征和处理组与未处理组之间的异质性。
该模型的实现方法是，先对每个个体的基线跨时间差异进行差分，再对处理组和未处理组之间的跨时间差异进行差分。
通过这种方法，将二者都控制在一个固定效应中，从而消除了外生性的时间不变个体特征和处理组与未处理组之间的异质性。
这样，就得到了纯粹的因果效应估计。
优点：1.双重差分模型与一般回归模型相比，具有更高的可控性和可靠性；2.可以消除时间不变的个体特征和处理组与未处理组之间的异质性，得到更为准确的因果效应估计；3.对于个体固定效应等渐进性的变量意义解释更为清晰。
缺点：1.适用场景有限，只适用于处理组和未处理组各包含一个时间序列的情况；2.某些情况下可能掩盖了处理组特征和未处理组的变化。
二、固定效应模型固定效应模型也是一种常见的面板数据分析方法，其基本思想是，将所有可能影响观测到的并且被观察时间减去之后不再变化的个体的异质性控制住。
该模型通过在回归方程中引入个体固定效应，将个体固有的特征控制在一个固定参数中，然后再根据时间变化来估计系统的动态变化趋势，以此得到因果效应估计。
优点：1.可以消除个体固定效应对结果的影响，得到精确的因果效应估计；2.适用于各种处理组和未处理组的情况，不受处理组和未处理组包含时间序列的限制；3.在时间序列较长的情况下，更容易提高模型准确度和可控性。
缺点：1.不能处理在时间和个体上变化的异质性问题，且容易受到省略变量等干扰因素的影响；2.涉及重复测量的面板数据时，需要大量的样本大小。
综上所述，双重差分模型和固定效应模型是两种常见的面板数据分析方法，具有不同的优缺点。
双重差分模型(DID)介绍及其应用
双重差分模型（DID）介绍及其应用双重差分模型（Difference-in-Differences, DID）是一种在计量经济学中常用的分析方法，用于评估政策或干预措施对一些群体或区域的影响。
DID模型通过比较处理组和对照组在干预前后的差异，来估计干预的效果，同时控制其他可能影响结果的因素。
DID模型的基本假设是处理组和对照组在干预前是相似的，且在干预后相似的变化也受到相似的影响。
该模型可以消除时间不变的固定效应和圈定效应的影响，从而能够更准确地评估政策或干预措施的效果。
DID模型的应用非常广泛，包括评估政策的影响、估计政府干预措施的效果、评估教育或健康项目的成效等。
以下是一些具体的应用案例：1.教育政策评估：研究者可以使用DID模型来比较实施教育前后学生的学业成绩、学生的参与度和教育资源分配情况等，以评估政策的影响。
2.劳动力市场政策评估：DID模型可以用于评估各类劳动力市场政策对就业率、工资水平以及职业发展的影响，例如最低工资政策、就业培训计划等。
3.健康政策评估：研究人员可以使用DID模型来比较实施健康政策前后人们的健康状况、医疗资源利用情况以及医疗费用等，以评估政策的效果。
4.环境政策评估：DID模型可以用于评估环境政策对环境污染的影响，例如排放限制政策、废弃物管理政策等。
在应用DID模型时，需要满足一些前提条件。
首先，时间上的变化应是外生的，即处理组和对照组没有受到其他干预的影响。
其次，处理组和对照组在干预前应是相似的，没有系统性的差异。
最后，DID模型的结果只能反映干预的平均效应，对个体或次群体的效应不能直接解释。
总体来说，DID模型是一种强大的工具，可以帮助我们评估政策或干预措施的效果，为政策制定者提供决策依据。
然而，使用DID模型时需要慎重考虑前提条件，并适当控制其他可能影响结果的因素，以增加研究的可靠性和准确性。
政策效应分析，不可不知的双重差分模型（DID）
政策效应分析，不可不知的双重差分模型（DID）⽬录第⼀部分模型简介1、模型应⽤背景2、模型运⽤前提条件3、稳健性检验第⼆部分经典论⽂分析1、民族地区转移⽀付、公共⽀出差异与经济发展差距2、基于多期双重差分的分位回归及其应⽤第三部分双重差分模型（DID）stata实例操作1、变量构造和基本命令2、平⾏趋势检验第四部分经典论⽂推荐第五部分专题预览估计政策效应常⽤的⽅法有：⼯具变量法、断点回归、倾向得分匹配法、双重差分法、合成控制法等。
我们在这⾥介绍双重差分法。
第⼀部分模型简介1、模型应⽤背景现代计量经济学和统计学的发展为我们的研究提供了可⾏的⼯具。
倍差法来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和⼯程评估中⼴为使⽤的⼀种计量经济⽅法。
主要是应⽤于在混合截⾯数据集中，评价某⼀事件息，可以计算作⽤组在政策或⼯程实施前后某个指标（如收⼊）的变化量（收⼊增长量），同时计算对照组在政策或⼯程实施前后同⼀指标的变化量。
然后计算上述两个变化量的差值（即所谓的“倍差值”）。
这就是所（2005）。
2、模型运⽤前提条件2.1 使⽤前提（1）政策不能是“⼀⼑切”类型，即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组（2）⾄少两年的⾯板数据，如果是截⾯数据⼀般也别考虑了2.2 模型前提（1）平⾏趋势（CT）假设：处理组和对照组有共同趋势，在政策⼲预之前，处理组和控制组的结果效应的趋势应该是⼀样的。
（2）SUTVA条件：政策⼲预只影响处理组，不会对控制组产⽣交互影响，或者政策⼲预不会产⽣外溢效应；（3）线性形式条件：潜在结果变量同处理变量和时间变量满⾜线性条件。
由此可见DID的使⽤条件较为严苛，并不能随意使⽤。
3、稳健性检验为了证明所有的效应是由政策实施所引起的，必须做稳健性检验，主要体现在两个⽅⾯：3.1 平⾏趋势检验如果是多年⾯板数据可以通过画图或者回归的⽅法来检验平⾏趋势假设。
（1）画图：画出实验组时期和对照组时期的时间趋势图，如果两条线的⾛势完全⼀致或基本⼀致，说明CT假设是满⾜的。
双重差分模型介绍及其应用
双重差分模型介绍及其应用
双重差分模型（Double Difference Model）是一种统计分析模型，
用于估计处理效应或政策影响的因果效应。
该模型是在差分法
（Difference-in-Difference）的基础上引入了两个时间点之间的差分，
从而进一步控制了时间固定效应和处理固定效应，更准确地评估了处理效应。
双重差分模型最初在经济学领域中被广泛应用，用于评估各种政策措
施对经济变量的影响。
例如，研究者可以在一些地区实施了项政策（处理组），而另一个地区则没有实施该政策（对照组），通过比较两个地区在
政策实施前后的数据差异，就可以得到该政策的因果效应。
在实际应用中，双重差分模型可以应用于各种领域的研究。
除了经济
学领域，它还在医学、教育、社会科学等领域得到了广泛应用。
例如，在
医学研究中，研究者可以将其中一种新的治疗方法应用于一组患者，而另
一组患者则继续采用传统治疗方法，通过比较两组患者的数据差异，可以
评估新治疗方法的效果。
在教育研究中，研究者可以随机将一些学校或班
级分为处理组和对照组，然后比较两组学生在教育政策实施后的学业成绩，评估政策的效果。
双重差分模型的核心思想是通过数据分析方法消除可能存在的混淆因素，实现对处理效应的准确估计。
然而，该模型也受到一些限制。
首先，
它仍然需要依赖于其中一种原因导致的差异，如果没有合理的随机分组或
自然实验条件，模型的结果可能会受到偏差的影响。
其次，双重差分模型
的应用也需要满足一些基本的假设，如平行趋势假设和稳定性假设，如果
这些假设不能成立，模型的效果可能会受到影响。
双向固定效应和双重差分ppt课件
Prices typically changed due to state/federal tax hikes
States with changes are ‘treatment’ States without changes are control
9
Near universal agreement in results
10% increase in price reduces demand by 4% Change in smoking evenly split between
Reductions in number of smokers Reductions in cigs/day among remaining smokers
cents/pack"
* real per capita income gen ln_pcir=ln(pci/cpi) label var ln_pcir "ln of real real per capita income"
* generate ln packs_pc gen ln_packs_pc=ln(packs_pc)
more in taxes buying one case of cigarettes than if you buy 33 cases of wine.
7
Do taxes reduce consumption?
Law of demand
Fundamental result of micro economic theory Consumption should fall as prices rise Generated from a theoretical model of
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
unsure how much of the change is due to secular changes
2
Y
Yt1 Ya Yb Yt2
True effect = Yt2-Yt1 Estimated effect = Yb-Ya
6
Difference in Difference
Before Change
Group 1 Yt1 (Treat)
Group 2 Yc1 (Control)
Difference
After Change Yt2
Yc2
Difference
ΔYt = Yt2-Yt1 ΔYc =Yc2-Yc1 ΔΔY ΔYt – ΔYc
• Key concept: can control for the fact that the intervention is more likely in some types of states
5
Three different presentations
• Tabular • Graphical • Regression equation
• Application of two-way fixed effects model
1
Problem set up
• Cross-sectional and time serintervention • Have pre-post data for group receiving
t1
ti
t2
time
3
• Intervention occurs at time period t1 • True effect of law
– Ya – Yb
• Only have data at t1 and t2
– If using time series, estimate Yt1 – Yt2
9
Y Yc1
Yc2 Yt1
Yt2 t1
Treatment effect= (Yt2-Yt1) – (Yc2-Yc1)
control Treatment Effect
treatment t2
time
10
• In contrast, what is key is that the time trends in the absence of the intervention are the same in both groups
– Ait =1 in the periods when treatment occurs – TitAit -- interaction term, treatment states after
the intervention
• Solution?
4
Difference in difference models
• Basic two-way fixed effects model
– Cross section and time fixed effects
• Use time series of untreated group to establish what would have occurred in the absence of the intervention
• In this example, Y falls by Yc2-Yc1 even without the intervention
• Note that underlying ‘levels’ of outcomes are not important (return to this in the regression equation)
• Only two periods • Intervention will occur in a group of
observations (e.g. states, firms, etc.)
13
• Three key variables
– Tit =1 if obs i belongs in the state that will eventually be treated
11
Y
Yc1 Yt1
Yc2
Yt2
Estimated treatment
True treatment effect
control
treatment
True Treatment Effect
t1
t2
time
12
Basic Econometric Model
• Data varies by
– state (i) – time (t) – Outcome is Yit
7
Y
Yc1 Yt1 Yc2 Yt2
t1
Treatment effect= (Yt2-Yt1) – (Yc2-Yc1)
control treatment t2
time
8
Key Assumption
• Control group identifies the time path of outcomes that would have happened in the absence of the treatment
• If the intervention occurs in an area with a different trend, will under/over state the treatment effect
• In this example, suppose intervention occurs in area with faster falling Y
Difference in difference models
• Maybe the most popular identification strategy in applied work today
• Attempts to mimic random assignment with treatment and “comparison” sample