审稿人: 你DID模型中违反了个体处理稳定性假设SUTVA, 尽快处理一下其中隐患!

学术   2024-08-19 00:01   中国香港  

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有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑!QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办,③主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了!城市*年份联合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE如何从一维进化到二维, 三维的?审稿人: 你这个文章实证结构已经过时了!过时了!当把交互项加入后, 主项的系数符号竟变相反了, 这是咋回事? 如何处理呢?DID可以有2个处理组和1个对照组么? 有相关的参考文献吗?12年试点, 15年推广到全国的政策, 回归时是否包括16和17年数据?
接着之前社群群友讨论的6个实证中遇到的计量问题(七大常见计量问题讨论汇总, 涉及控制,异质,机制,DID,DDD,调节,固定,平行,安慰等、②关于双重差分DID政策评估中的控制变量选取标准?在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理?使用异方差稳健而不是聚类稳健标准误, 在固定效应模型中能接受吗?平行趋势通不过, 该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢?QA: 基尼太美, 农业数据, 机制检验, 组间差异, 博士论文创新, 控制函数, FM回归),继续分享一些社群有意义的学术讨论。
Q:如何处理审稿人对DID双重差分模型中个体处理稳定性假设SUTVA假设的疑问呢?

要确保DID模型的有效性,至少需满足两个关键假设。首先,是平行趋势假设,即处理组和对照组在政策实施前应具有相似的趋势。其次,是个体处理稳定性假设(SUTVA,Stable Unit Treatment Value Assumption),它要求对照组Treatment group在政策实施过程中不受任何处理效应的干扰。简言之,我们需要证明两组在政策实施前后的趋势上是可比的,并且对照组应保持纯净,不受政策影响。

SUTVA包括如下三个points:

首先,确保个体间接受处理(treatment assignment)的分配是随机的,并且每个个体被分配到特定处理的概率是一个介于0和1之间的数值,同时,个体间的分配过程是相互独立、互不影响的。

其次,个体的最终结果(outcome)必须是可观测的,并且这些结果之间应保持独立性,即不存在任何形式的网络效应或相互影响。

第三,个体的潜在结果(counterfactual)不应受到其他个体干预的影响,即每个个体的潜在结果应当独立于他人的干预而存在。

提及SUTVA的post,参看1.CIC模型是对DID估计的推广, 还能知道在不同分布处的处理效应情况,2.近年来最全面和接地气的“因果推断统计学综述”, 真后悔接触这篇还是晚了点! 3.务必了解的综述: 机器学习控制因果识别中的混淆变量大有可为!4.应用计量经济学现状: 因果推断与政策评估最全综述,5.诚实双重差分法DID, 面板事件研究法和Bacon分解的经典应用文!6.在双重差分模型中使用倾向得分估计政策变化效应操作及注意事项! 附100篇相关文章! 7.最新: 时间序列因果推断, 问题, 方法和模型最全综述
下面举2个计量社群群友推荐的例子,看看是如何处理SUTVA问题的。
第一个例子来自于之前的post:”事前趋势图形呈现向下(上)的时间趋势, 事后几期政策效应不显著, 咋解释?

第二个例子如下,reference在文后:
Reference: 中国特色减贫道路:来自扶贫开发计划的证据.世界经济,2024,(07):179-204

*可以进一步到社群交流讨论各种计量方法。

DID新进展,参考1.连续型DID也要被改造! 现成的平行趋势PT和TWFE估计都有问题, 时隔3年再次出发!2.审稿人: 就这么点样本做DID, 还异质性稳健DID呢, 麻烦看最新文献再说吧!!3.不炒冷饭! 2024年最新“2”份DID使用检查清单, 前沿DID使用基本规范指南4.7种! 一张图里画出7种异质性稳健DID的平行趋势与动态效应的完整code和示例,5.最新: 2024版异质性稳健DID最全指南! 更新太快脑袋跟不上看这里!6.只有4期数据, 为啥平行趋势检验时有6期呢? DID与连续变量交互系数如何解释? 7.各种异质性稳健DID方法的特点和优点分别是什么? 为你选择某种估计方法提供客观依据!

关于多期DID或交叠DID: 1.DID相关前沿问题“政策交错执行+堆叠DID+事件研究”, 附完整slides,2.交错(渐进)DID中, 用TWFE估计处理效应的问题, 及Bacon分解识别估计偏误,3.典范! 这篇AER在一图表里用了所有DID最新进展方法, 审稿人直接服了!4.最新Sun和Abraham(2020)和TWFE估计多期或交错DID并绘图展示结果!详细解读code!5.多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习,6.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等,7.交叠DID中平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南!8.系统梳理DID最新进展: 从多期DID的潜在问题到当前主流解决方法和代码! 9.标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程,10.DID从经典到前沿方法的保姆级教程, 释放最完整数据和代码!
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