차분의 차분법과 평행추세 가정

두 집단과 두 시점에서 DiD는 처치집단의 사후−사전 변화에서 비교집단의 사후−사전 변화를 뺍니다

집단 간 고정 수준차이와 두 집단에 같은 공통 시간충격은 두 번의 차분에서 제거됩니다

추정대상은 보통 처치받은 집단의 평균처치효과 ATT이며 단순 사전·사후 차이나 사후 집단차이와 다릅니다

필요한 것은 실제 관측결과의 추세가 아니라 처치가 없었을 때 처치집단과 비교집단의 평균 잠재결과 변화가 같았으리라는 조건입니다

두 집단의 결과 수준이 같을 필요는 없지만 서로 다른 경기민감도나 기존 충격경로가 있으면 평행추세가 깨질 수 있습니다

조건부 평행추세를 쓰면 사전 공변량으로 비교 가능성을 높일 수 있으나 처치 영향 뒤의 변수를 통제하면 새 편향이 생깁니다

처치 전 기대나 사전 행동이 결과를 바꾸지 않는 무예측·무선행효과 조건이 필요하며 정책 발표와 시행 시점을 구분해야 합니다

한 단위의 처치가 비교집단 결과를 바꾸는 파급효과가 있으면 그 집단은 유효한 미처치 반사실이 아닐 수 있습니다

표본구성, 결과 측정과 집단분류가 처치 전후에 달라지면 관측 변화가 효과가 아니라 구성 변화일 수 있습니다

상대시간 지표를 사용한 사건연구는 처치 전 계수와 처치 후 효과 경로를 기준기간 대비 표시합니다

처치 전 계수가 0에 가깝다는 결과는 큰 위반을 반증하는 데 도움을 주지만 낮은 검정력 때문에 평행추세를 입증하지 못합니다

사전계수가 유의하지 않도록 창이나 모형을 고르는 행위는 진단을 선택절차로 바꾸므로 전체 설계를 사전에 정해야 합니다

여러 집단이 다른 시점에 처치받으면 고전적 양방향 고정효과는 여러 2×2 비교를 한 계수로 결합합니다

효과가 집단이나 노출기간에 따라 다르면 이미 처치된 집단이 나중 처치집단의 통제로 쓰이며 동적 효과가 오염될 수 있습니다

집단-시점 ATT나 상호작용 가중 사건연구처럼 비교집단과 집계가 명확한 방법으로 이질성을 보존해야 합니다

공시규정, 자본요건, 세제나 거래규칙은 기업·지역별 도입 차이를 만들지만 예상과 조기대응이 공식 시행 전부터 시작될 수 있습니다

정책이 경쟁사, 공급망, 금융기관이나 시장가격을 통해 미처치 단위에 번지면 직접효과와 균형효과를 분리해야 합니다

동시에 발생한 규제, 거시충격과 표본 편입규칙이 집단별로 다르게 작용하는지 제도적 연표로 확인합니다

결과가 시간에 따라 지속되면 독립 표준오차는 불확실성을 과소평가할 수 있어 보통 처치가 배정되는 단위에서 군집을 검토합니다

정책 집단 수가 적으면 일반 군집 점근이 불안정하므로 작은 표본에 맞는 추론과 위약 정책시점을 고려합니다

효과크기와 동적 경로, 사전계수의 동시구간, 비교집단 구성과 집계 가중치를 함께 보고해야 합니다

누가 언제 처치되고 어느 집단이 각 시점의 비교대상인지 표와 그림으로 먼저 정의합니다

평행추세를 뒷받침하는 제도 논리, 사전 결과·공변량, 대안 비교집단, 위약과 민감도 분석을 함께 제시합니다

한 개 TWFE 계수에 의존하지 말고 집단별·시점별 효과가 어떤 가중으로 요약됐는지 목표질문과 연결해 설명합니다