すべてのオプションガイド
政策前後の変化から反事実を作る約18分
差の差法と平行トレンド仮定
2×2 DiD、無処置潜在結果の平行トレンド、イベントスタディ、事前トレンド検定、段階導入と異質効果、金融応用を説明します
Mark編集 · 一次情報は記事末尾に掲載
要点
差の差法は処置群の前後変化から比較群の同期変化を引き、固定的な群差と共通時点ショックを除きます。因果解釈の核は無処置潜在結果の平行トレンド、つまり処置がなければ両群の平均結果が同じ経路で変化したという仮定です。似た事前トレンドは有用な診断ですが反事実を証明しません。導入時点がずれると、古典的な双方向固定効果は不適切な比較で異質効果を混ぜ得ます
DiDは変化の差を比較します
二群二期では、処置群の事後−事前変化から比較群の事後−事前変化を引きます
群間の固定水準差と両群に共通する時間ショックは二回の差で相殺されます
通常の対象は処置群平均処置効果ATTで、単純な前後差や事後群間差ではありません
平行トレンドは見えない反事実です
仮定は処置開始後の観測結果でなく、無処置潜在結果の平均変化について述べます
結果水準は同じでなくてよい一方、景気感応度や既存ショック経路の違いは平行性を崩します
条件付き平行トレンドは事前共変量で比較可能性を高めますが、処置影響後の変数を統制すると新たな偏りになります
他の識別条件も必要です
無予期は期待や先行行動が定義した処置日前に結果を変えない条件で、発表日と実施日を区別します
一単位の処置が比較群の結果へ波及すれば、その群は無処置反事実でなくなり得ます
標本構成、結果測定、群分類が前後で変わると、観測差は処置でなく構成効果かもしれません
イベントスタディは動学と事前パターンを示します
相対時点指標により、基準期に対する処置前係数と処置後の効果経路を表示します
処置前推定がゼロに近いことは大きな違反の反証に役立ちますが、低い検定力のため平行性を確立しません
事前係数が非有意になるまで窓や仕様を選ぶと診断が選別になるため、設計は事前に定めます
段階導入では比較が複雑です
各群が異なる時点に処置されると、古典的双方向固定効果は複数の2×2比較を一係数へまとめます
効果がコホートや曝露期間で違えば、既処置群が後処置群の対照となり動的推定を汚染します
群時点ATTや交互作用加重イベントスタディは比較群と集計を明示して異質性を保ちます
金融政策は時点と波及に敏感です
開示規則、資本要件、税、取引規制は企業・地域で異なり、予期反応は正式実施前から始まり得ます
競合、供給網、金融機関、価格を通じた未処置群への影響では直接効果と均衡効果を分けます
制度年表で同時規制、マクロショック、標本編入規則が群別に異なる影響を持つか確認します
推論は政策単位の依存を反映します
結果の持続性により独立標準誤差は不確実性を過小評価し得るため、通常は処置割当単位でクラスターを検討します
政策群が少ないと通常のクラスター漸近は不安定で、小標本推論や偽の政策日が必要な場合があります
効果と動学、事前係数の同時区間、比較群構成、集計重みを報告します
反事実を監査可能にします
誰がいつ処置され、各時点でどの単位が比較になるかを先に定義します
平行トレンドを支える制度論理、事前結果・共変量、代替比較、偽薬、感度分析を示します
一つのTWFE係数に頼らず、コホート時点効果が対象質問に合う要約へどう加重されるか説明します
よくある質問
平行トレンドは結果水準が同じという意味ですか？
いいえ。処置がなければ両群の平均無処置結果が同じ変化経路をたどるという仮定です
事前係数が非有意なら平行トレンドですか？
証明にはなりません。大きな違反の診断ですが検定力が低く、処置後の反事実も見えません
段階導入DiDで通常のTWFEを使えますか？
効果一定なら単純ですが、異質性があると既処置群との比較が後処置群の推定を汚染します
DiD標準誤差はどこでクラスター化しますか？
通常は処置割当と誤差共動の政策単位で行い、群数と他の依存次元も検討します
出典
この考え方を自分のオプションに当てはめる
契約と目標を選ぶと、価格・時間・ボラティリティの前提を一つの分析で確認できます
自分のオプションを分析する（英語）