2SLS regresyonundaki farklar arasındaki fark

10

Genellikle farklılıklar içinde bir fark tahmini yaptığımızda, bunu aşağıdaki gibi OLS azaltılmış bir biçimde yaparız:

Y_{ben t} = α bir f t e r_{t} + γ T r e bir t m e n t_{ben} + δ bir f t e r * T r e bir t m e n t_{ben, t} + X_{ben t} β + ε_{ben, t}

$Y_{it}=\alpha After_t+\gamma Treatment_i+\delta After*Treatment_{i,t}+X_{it}\beta+\epsilon_{i,t}$ Ancak merak ediyordum, eğer

T r e a t m e n t

$Treatment$ grup endojendir (örneğin, kendi kendine seçilen), ancak bir OLS / 2SLS formundaki diff-in-diff'i tahmin etmenin daha kesin olup olmayacağı, tedavi için bir "uygun" grup tanımlayabiliriz:

T r e bir t m e n t_{ben, t} = c Ö n s t bir n t + α bir f t e r_{t} + γ E l ben g ben b l e_{ben} + δ bir f t e r * E l ben g ben b l e_{ben, t} + ε_{ben, t}

$Treatment_{i,t}=constant+\alpha After_t+\gamma Eligible_i+\delta After*Eligible_{i,t}+\epsilon_{i,t}$ ve Al

\hat{T r e a t m e n t_{i, t}}

$\hat{Treatment_{i,t}}$ , sonra

Y_{ben, t} = X_{ben t} β + δ \hat{T r e bir t m e n t_{ben, t}} + ε_{ben, t}

$Y_{i,t}=X_{it}\beta+\delta\hat{Treatment_{i,t}}+\epsilon_{i,t}$

Bir diff-in-diff'i bir OLS / 2SLS formunda nasıl anlamalıyız? Bu özel tanımlama stratejisini kullanan bir göz atabileceğim herhangi bir makale var mı?

Şimdiden çok teşekkür ederim!

econometrics applied-econometrics

— Wright
kaynak

Bu bulanık yaptım. pls restud kağıdı kontrol edin.

— user24970

6

Tedavinin endojen olduğuna inanıyorsanız (buradaki eldeki probleme bağlıdır ve modelin doğal bir özelliği değildir), o zaman bir değişken değişken olarak uygunluğu kullanmak, güvenli seçim nedeniyle önyargılardan kurtulmanıza yardımcı olacaktır. tedavide. (Bu arada, DID aynı şeyi yapmayı amaçlamaktadır, ancak iyi seçilmiş bir araç olarak iyi bir iş yapmaz, bu nedenle her ikisini de uygulamanın sadece bir tanesine başvurmaktan daha iyi olup olmadığı konusunda bazı şüpheler vardır). Bununla birlikte, uygunluğun eksojen olup olmadığına karar vermek size kalmıştır, ancak tedaviye daha yüksek geri dönüş bekleyenlerin uygun olmasını sağlayın.

DID tarafından elenmeyen bazı önyargılar olduğuna ve uygunluğun bize yardımcı olabileceğine inanıyoruz, yine de verimlilik düşünceleri var. Çoğu durumda, uygunluk zayıf bir araç olabilir ve daha sonra önyargı, önemli verimlilik kaybı maliyetine neden olur.

Ve önerdiğiniz spesifikasyona bir göz attığınızda, genel ortamda çok makul görünmüyor. Uygunluğun ne zaman hızlı değiştiğine inandığınızı ya da ikinci denklemdeki etkileşim teriminin genellikle yararsız olacağını seçebilirsiniz. Zamanın dahil edilmesi Bu denklemde, endojen olması muhtemel olduğu ve önyargı azaltma etkisini zayıflatacağı için bu denklemin daha da ciddi sonuçları olabilir. Endojen değilse, Tedavi kendi başına hızla değişmedikçe, etkileşimin yanı sıra ihmal edilebilir de olabilir.

Bu durumda, sadece ilk denklemde bir araç olarak uygunluğu bırakmanızı ve üçüncüyü bir DID formunda belirtmenizi tavsiye ederim.

Yorumlama ile ilgili olarak, spesifikasyonum, iki alt gruptaki değişikliklerin farklılığının hoş bir yorumuna izin vermez ve her birinin kendi aralarında bazı ağırlıklar ile bölündüğü iki varsayımsal alt gruptaki değişikliklerin bir farkı olarak yorumlanmalıdır.

Bununla birlikte, belirtiminiz tüm yorumlamayı DID olarak kaybeder, çünkü elde edilen etkileşim katsayısını kullanmazsınız, ancak sadece tedavi için araç olarak daha fazla değişken kullanırsınız.

Ne yazık ki, muhtemelen yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı, herhangi bir uygun kağıdı hatırlayamadım veya bulamadım, bunun için üzgünüm.

— Nikita Toropov
kaynak

Farklılıkları kullanan çalışmaların bir listesi için ReplicationWiki sayfamıza göz atabilirsiniz. Veri ve kod içeren örnekler almak için böyle arama yapın .

— Jan Höffler

3

Sonuç denklemine girmeyen bazı gözlemlenebilir değişkenlere dayalı tedavi seçimi, gizli bir dizin yaklaşımı veya Heckman 2 adımlı bir yöntemle çözülür. Heckman 2 adımlı bir zorluk, geçerli bir enstrüman bulma gereksinimidir, ancak zaten bir enstrümanınız varsa, endojen tedavi sorununuzu çözecektir.

— gannawag
kaynak