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        原船驶往:[莰酮Twitter 0942 ]缺勤政策,但DID却估算出了990.com,这是什么鬼?

        

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        原文传达

        Marianne Bertrand,Esther Duflo,and Sendhil Mullainathan.2004."How Much Should We Trust Differences-in-Differences Estimates?" Quarterly Journal of Economics, 119(1):249-275.

        DID(Differences-in-Differences,译名有双重可变背离法、时间背离法在示范得出所预测的总算中被异国敷用药。,儒喜爱。实在深受迎将。,引致不懂DID首都被拳击场里的人不屑于做。还,DID会在政策原本不在的情境下平白估算出清晰地的990.com!!这样地地拳击场里缺勤稍微人注意到到这点。。Bertrand, Duflo和Mullainathan (2014)翻书到这一成绩。,并出现了相配的receive 接收。。

        终于是什么鬼?

        做准备纸张用美国1979年-1999年瞄准全体居民考察(Current Population Survey,CPS信息描画了在后台的鬼魂。作者详细应用的范本是90万名出生于50个州的25岁-50岁的女性,包孕周收益、失业状况、受业育退休年纪、年纪、寓居场所等变量。90万个女人中,每周54万的收益大于零。。作者的回归只应用这54万名女性结合的范本,回归的应变数是周收益的对数。。

        率先,作者证明,缺勤政策亲自。,但DID却平白估算出了990.com,即犯了首要的种错误(待审问的原补助金是“缺勤990.com”,但回归却在5%的清晰地性程度上回绝了原补助金)。证明走如次:

        首要的步,从1985年至1995年间(包孕1985年和1995年)随机摘要年纪。限制变量战略,那年纪的等值的是0。,在那年纪以后,这样地地值是1。。从1985到1995。,是为了保障范本音延(1979年-1999年)在摘要年份优于和以后都有十足多的年份。作者随机拔取200次。。

        瞬间步,50个状况实现目标25个随机抽样,将这25个状况限制为处置组。。限制变量组,当注视值属于这25个状况时,该值为1。,要不然是0。。

        第三步,政策*集团和教导年对数周收益、年纪、年集中:稳定地集中或指向:效应、鉴于普通最小平方法的状况集中:稳定地集中或指向:效应回归。显然,政策*组的系数是政策效应。。作者对每每一政策都作出了这样地的有助益。,共举行200次回归辨析。。

        鉴于这些政策是虚拟的、竟,根除缺勤这样地的政策。,咱们估计,取得上述的200个β。,清晰地在差异零的β的脱落弱超越。但实践脱落是!!!即,应用聚类来思索注视值暗中的相关性性。,beta的总额与零清晰地差异,依然高达44。。更多的地,将个别的规模的信息添加到状况规模。、获取一任一某一50(状况)*21(年)均衡面板信息并再次运转。,脱落依然很高。。不言而喻,DID在政策原本不在的情境下平白估算出了清晰地的990.com!

        其次,作者还证明了,实践有990.com时,但的确以为它不起作用。,即,没有活力的瞬间类错误。。证明走如次:

        首要的步,和证明,缺勤政策亲自。、但DID却估算出了990.com”的首要的步平稳的。

        瞬间步,和证明,缺勤政策亲自。、但DID却估算出了990.com”的瞬间步平稳的。

        第三步,因为policy*group取值为1的注视值(即随机汁出的25个州在摘要年份那年及以后年份的全部注视值),放针每周收益2%。

        四分之一的步,和证明,缺勤政策亲自。、但DID却估算出了990.com”的第三步平稳的。

        此刻,实际情形中(即信息中)是在990.com的(政策使得周收益放针2%)。因而,咱们估计,这是在200次证明200β。,清晰地异于零的β总计占比应超越95%。但实践脱落是,即,应用聚类来思索注视值暗中的相关性性。,清晰地异于零的β总计占比为74%,在表面之下95%。更多的地,将个别的规模的信息添加到状况规模。、获取一任一某一50(状况)*21(年)均衡面板信息并再次运转。,比率为72%,仍在表面之下95%。参考瞬间类错误的概率不断地很高。。

        虐待是从哪里来的?

        缺勤政策亲自。,但DID却估算出了990.com,动机安在?做准备纸张按活着的指数调整,动机是DID估算中应用的信息普通在序列。。由序列相关性事业的规范误差落得较大的缺陷。,因而,t加起来量的值大于正常。,对原始补助金的超额量回绝。

        在DID估算中有三个序列相关性的发起。:首要的,估算应用的信息通常有很长的时间跨度。。作者搜集了1990至2000年间的AER。、QJE、JPE、JLE、JPubE和Industrial and Labor Relations 回想六宣布的全部论文(总共92篇),在这些论做准备纸张应用的信息的典型的时间跨度实现。,超越50%的论文已被应用超越11年。。大跨度信息在串行相关性成绩。。瞬间,估算通常应用的附属变量普通都很高。,拿 ... 来说,失业率。、工钱、麦克匪特斯氏疗法费与人口出生率。终于,因为横断面单元(横横断面) 单位全部战利品),胸部解说变量战略*组的值幼小的总是期友善的。,它具有较高的正相关性相干。。拿 ... 来说,在上述的两个试验的中,政策*组在当年的年纪以后。,值均为1。,根除缺勤友善的。。

        因为“胸部解说变量的高正向序列相关性性性落得DID对原始补助金的超额量回绝”这点,著作家也作了证明。。证明走如次:

        首要的步,50个状况实现目标25个随机抽样,将这25个状况限制为处置组。。限制变量组,当注视值属于这25个状况时,该值为1。,要不然是0。。

        瞬间步,从1979岁到1999岁,随机汁十岁。。限制变量战略,神学家组十年注意到值为1。,要不然,值为0。。显然,战略现时不具有串行相关性性。。作者随机选择(至多200次),每回建造新的战略变量。

        第三步,政策*集团和教导年对数周收益、年纪、年集中:稳定地集中或指向:效应和鉴于普通最小平方法的状况集中:稳定地集中或指向:效应回归。政策*组的系数是政策效应。。作者对每每一政策都作出了这样地的有助益。,因而至多有200次回归。。

        此刻,这项政策依然是虚拟的。、竟,根除缺勤这样地的政策。。因而,咱们估计,取得上述的200个β。,清晰地在差异零的β的脱落弱超越。实践制造,平直地是5%。注意到,这样地地证明和首要的次证明暗中可是的分别是,在该证明中,战略不具有序列相关性性。,在首要的次证明中,战略具有序列相关性性。。这种背离落得回绝率(5%)。 VS )的天壤之隔。

        鬼魂逃跑者

        做准备纸张出现了下述四种鬼魂逃跑者:

        一种是参量法。。这是现今堆儒所采用的一种变为的方法。。该方法的次要思惟是发现自相关性构造。,系数估算,并计算估算系数的规范误差。。已经,这种方法不克不及处理串行C事业的高成绩。。即若该方法更多的改善。,拿 ... 来说鉴于自相关性系数的不顽固的估算而事业的改正的。,总算依然不令人满意。。

        二是块Bootstrap方法。。其次要特点是将属于同一任一某一地面的注视值放肩并肩的以保存信息中自相关性构造的传达。当采样次数十足时,即若该地面在自相关性和异种性。,反复抽样设法对付的t加起来量散布较小。。

        三是对时间序列传达的无知的。。当战略在全部时间和差异时间发作时,因为全部处置G,该方法的开刀方法轻微地差异。。

        四是方差协变矩阵法。。参量法,顽固的设置自相关性构造是非常奇特的折磨的。,但在很多地面,方差协变矩阵法可用于注视。,以更易弯曲的的方法估算自相关性构造。它分为两友善的型。:

        首要的任一某一是鉴于更顽固的的补助金。,即,因为全部地面,自相关性的构造是平稳的的。,同时,横断面上缺勤异种性。。在上述的补助金和地面总计旨趣的假设下,该方法设法对付规范误差分歧估算量。。

        另类的是首要的种方法的拉长说。。它不再腔调FI中提到的顽固的补助金要求。,它依从的RIGI中任性相关性使成形的事件。。自然,在这点上,咱们不克不及设法对付TH的每个元素的分歧估算。,已经咱们可以应用普遍的的类无色的词句来计算规范。。当区域的总计向无穷大时,由方差协变矩阵设法对付的规范误差将是分歧的。。

        一句话,参量修正方法困难地找到变为的自相关性STR,改正的总算较差。;块Bootstrap方法和方差协变矩阵方法,改正的效果将庞大地使萧条。;即若在小范本要求下,时间序列传达也疏忽不尊重。,它还可以更妥地修正序列相关性成绩。。上述的有清晰地修正效果的方法实践上都是经过将聚类复活到高尚的一任一某一层面处理了序列相关性成绩,所以取得真正的990.com。。

        终于,我祝福人人的估算弱发生连串的拿大头。!

        * 本文是傅明炜绅士在他的教室上选择的一篇论文。。责怪傅宣称者对推文书法的导航。!

        Abstract

        Most papers that employ Differences-in-Differences estimation (DD) use many years of data and focus on serially correlated outcomes but ignore that the resulting standard errors are 不分歧的。 To illustrate the severity of this issue, we randomly generate placebo laws in state-level data on female wages from the Current Population 考察。 For each law, we use OLS to compute the DD estimate of its "effect" as well as the standard error of this 估算。 These conventional DD standard errors severely understate the standard deviation of the estimators: we find an "effect" significant at the 5 percent level for up to 45 percent of the placebo 发生关系办法。 We use Monte Carlo simulations to investigate how well existing methods help solve this 成绩。 Econometric corrections that place a specific parametric form on the time-series process do not perform 好。 Bootstrap (采用) into account the autocorrelation of the 信息) works well when the number of states is large 够了。 Two corrections based on asymptotic approximation of the variance-covariance matrix work well for moderate numbers of states and one correction that collapses the time series information into a "pre"- and 后时间 and explicitly takes into account the effective sample size works well even for small numbers of 国务的。

        状况:推文只代表原作者的主张。,于是作者对推文的评论。,不代表莰酮国家的秩序状况公共平台的主张。

        亲爱的审稿人们,即使你经过观察本文而受到使灿烂,或义卖于,请为本文报复。,责怪推特的辛勤工作。,振奋她(他)鄙人一任一某一成绩上做准备更妥的微博。。(Cinnamomum camphora)径直地奖赏每个成绩的作者。

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