DiD Flashcards
Nævn forskellige typer af data
Cross-section/tværsnitsdata: Flere enheder på samme tidspunkt (egentlig ikke tidsserie-data..)
Repeated cross-section/tidsseriedata: Flere enheder tilfældigt udtrukket fra samme population på flere tidspunkter (ikke nødvendigvis de samme enheder - forskel fra paneldata)
Paneldata: Gentagne observationer på de samme enheder/individer, dvs, på flere tidspunkter.
Hvad gør en DiD-estimator
Udregner forskellene i to gruppers udviklinger over tid
- Forskellen i treatmentgruppens udvikling over tid minus forskellen i kontrolgruppens udvikling over tid
Et forsøg på at skabe et scenarie, hvor man kan se hvordan treatmentgruppen ville have udviklet sig i fraværet af treatment
Hvad er det kontrafaktiske scenarie i en DiD-estimator?
Kontrolgruppens udvikling
Hvad har du kontrol for i en DiD-estimator?
To ting:
- Tidsinvariante faktorer, der er konstante inden for grupperne - fx køn, uddannelse, social baggrund, geografi (fordi vi sammenligner samme enheder over tid)
- Tidsvariante faktorer, der påvirker begge grupper ens
Hvad har du ikke kontrol for i en DiD-estimator?
Tidsvariante faktorer, der påvirker grupperne forskelligt: uncommon shocks: ting der varierer på tværs af grupperne over tid → kan introducere selektionsbias
Dvs: Vi skal stadig gøre os mange antagelser, før at DiD-estimatoren giver os unbiased estimater for kausale effekter.
At der er fravær af uncommon shocks og andre uobserverbare ting, der vil skabe selektion.
Hvad er kerneantagelsen i DiD?
Antagelse om parallelle/common trends: At treatmentgruppen havde udviklet sig som kontrolgruppen i fraværet af treatment
Hvordan testes antagelsen om common trends?
Placebo-analyser:
- Finder vi en 0-effekt, der hvor vi forventer en 0-effekt? Fx i perioden op til treatment?
- Her skal udviklingerne være ens.
- Evt. brug matching til at lave en kontrolgruppe, der ligner treatmentgruppen mest muligt (ud fra den oprindelige kontrolgruppe) → se om de har ens trends.
- Se på gruppernes udviklinger på andre outcomes, der minder om Y, men hvor vi ikke forventer en effekt
Sensitivitet over for tidsvariante kovariater:
- Er vores treatment-effekt stabil på tværs af forskellige modelspecifikationer?
- Man vil typisk inkludere andre kovariater, som man forventer ændrer sig forskelligt for de to grupper over tid.
Hvorfor kan vi aldrig vide os 100% sikre på at antagelsen om common trends holder?
Fordi den gælder for den periode, som vi ikke kan observere: vi vil jo aldrig kunne teste det kontrafaktiske scenarie
Simpel DiD-estimator
Helt simpel model, med én treatment og én kontrolgruppe, hvor treatmentgruppen modtager treatment en binær treatment på samme tid.
Generaliseret DiD-estimator
En mere fleksibel måde at estimere en DiD-model, fordi man kan inkludere treatment på forskellige tidspunkter, ikke-binær treatment osv.
Svarer til en two-wave fixed effects analyse, hvor man har kontrol for 1) enhedsspecifikke faktorer og 2) tid).
Hvad er sammenhængen mellem fixed effects og DiD?
Det bygger på de samme antagelser ift. at lave kausal inferens, og antagelser er mere intuitive at forstå i et DID-setup i stedet for et fixed effects.
Hvorfor er det nice at bruge variation i tid til at studere kausale effekter?
Fordi du kan komme væk fra at se på om variable er korreleret, til i stedet at se på om udviklinger korreleret.
Og når du ser på udvikler over tid: så kan vi kontrollere for tidsinvariante faktorer → dvs. reducere en stor del af vores fejlled.
Hvad er en før-efter måling?
Sammenligner den samme enhed før/efter en indsats og tager forskellen som udtryk for ATE.
Du får her kontrol for de tidsinvariante faktorer (fordi du sammenlinger den samme enhed over tid)
Dog ingen kontrol for tidsvariante faktorer → alt det andet end treatment, der ændrer sig over tid
Ikke god løsning..
Hvorfor er DiD bedre end simpel før/efter måling?
Hvis vi skulle bruge før-efter målingen og lave et estimat for ATE, så skulle vi antage at der ikke var nogle tidsvariante faktorer eller andre uobserverbare ting, der påvirkede Y → og det er nok stadig lidt urealistisk.
Hvad får du kontrol for, når du studerer udviklinger over tid?
Når vi kigger på udvikling over tid kan vi kontrollere for observerbare og uobserverbare kovariater, der ikke varierer over tid → de tidsinvariante kovariater/faktorer
Man får altså pr. automatik kontrolleret for en stor del af selektionsbias. Og hvis man tilføjer en kontrolgruppe får man også kontrol for de fælles tidsvariante faktorer.
