连续DID, DDD和比例DID, 不可观测选择偏差
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作者: Irene Brunetti
今天，因果推断研究小组引荐的是一份较短Slides。作者先指出PSM可以解决可观测基础上的选择偏差，但对于不可观测基础上的偏差，PSM则显得无能为力。此时，作者给出的解决之道，是使用面板数据基础上的DID方法，从而消除掉不随时间变动的不可观测效应。注：对于随着时间变动的不可观测效应，还是需要像处理遗漏变量偏差那样使用工具变量解决。
上面这些都不是这份slides的精彩部分。最精彩的部分是，作者在文章后面引出DDD三重差分的例子，以及连续型DID和比例型DID等标准DID的扩展类型。无论怎样，咱们都需要记住的是，Difference in difference都是一个减法的过程，即处理组政策前后情况相减 — 控制组政策前后情况相减。
DDD三重差分法
控制随着时间变动的变量X
连续型DID和比例型DID
都是针对处理效应强度而做的灵活变换
强调时间上多于2期始终好一些，这有利于观察动态效应，还可以做安慰剂检验
扩展阅读
10.关于DID的所有解读,资料,程序,数据,文献和各种变形
16.二重差分法分析（DID）
19.三重差分法运行和示例
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