我们提供了充分的条件来识别政策的因果效应,通过利用与政策相关的协变量只通过混淆. 我们的模型隐含了一组参数线性的力矩方程. 该策略的效果可以通过2SLS进行估计, 即使内生性导致结果中的事前趋势(“事前趋势”),因果推理也是有效的. 其他方法在我们的模拟中表现不佳.

工作报告
小组事件研究设计中的事件前趋势
2019年6月
WP 19-27 -我们考虑一种线性面板事件研究设计,其中未观察到的混杂可能与结果和相关政策变量有关.
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工作报告
2019年6月
WP 19-27 -我们考虑一种线性面板事件研究设计,其中未观察到的混杂可能与结果和相关政策变量有关.
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我们提供了充分的条件来识别政策的因果效应,通过利用与政策相关的协变量只通过混淆. 我们的模型隐含了一组参数线性的力矩方程. 该策略的效果可以通过2SLS进行估计, 即使内生性导致结果中的事前趋势(“事前趋势”),因果推理也是有效的. 其他方法在我们的模拟中表现不佳.