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负权重及Bacon分解，1.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，2.一篇使用Bacon分解作为交错DID稳健性检验的TOP文章, 数据和代码分享！3.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！4.平衡回归, 面板事件研究法和Bacon分解方法学习与应用前沿案例，5.TOP刊, 为什么中国大学热衷更换校名? 使用堆叠DID和Bacon分解
真的是大佬一篇短文、一句话，会累死一众学者，毕竟需要在短时间内去适应所提出的新计量方法。当然，值得欣慰的是，这篇文章目前他引数只有5个，表明学界依然在考虑负权重，并用相应的计量方法处理该问题。
摘要：近期的研究成果揭示了一个现象：某些流行的部分线性回归模型可能会对某些处理效应赋予负权重，这可能导致估计结果出现符号错误。然而，我们通过实证分析反驳了这一观点，指出在基于设计的计量模型中，负权重问题并不存在。在这些计量模型中，低维度的控制变量能够捕捉到处理效应的条件期望。
具体来说，这些计量模型下的估计量实际上是因果效应的凸组合，其“事前”权重平均了不同处理实现情况下可能出现的负“事后”权重。这一发现不仅适用于设计基础的工具变量估计，而且在满足第一阶段单调性条件的情况下，同样适用于基于“公式”的处理和工具变量，如移动份额工具变量（shift-share instruments）等。
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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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