Difference-in-Differences Estimator of Quantile Treatment Effect on the Treated
已处理者分位数处理效应的双重差分估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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已处理者分位数处理效应的双重差分估计量
- 研究问题
- 如何在控制协变量的同时，以双重差分估计已处理者的分位数处理效应，并对连续或离散结果提供联合推断？
- 方法与思路
- 作者对未处理潜在结果的累积分布函数施加共同时间效应条件，构造 QTT 估计量并研究一致收敛、弱收敛和同时置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型与通常的均值 DID 假设兼容，协变量控制计算简单，估计及同时置信带亦适用于离散结果，并提供 Stata 程序。
- 阅读关注点
- 应核对分布共同时间效应与密度净变化条件的关系、协变量调整方式，以及离散结果下分位数定义和置信带构造。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断完整识别与正则条件、出生体重效应数值或程序实现，也不能推断版本变化。
原文摘要
We propose a new difference-in-differences (DID) estimator of the quantile treatment effect on the treated (QTT). The model assumes a common time effect on the cumulative distribution functions of untreated potential outcomes, allowing for covariates. This condition holds if and only if the net change in the untreated outcome densities is common across treated and control groups. Unlike the Changes-in-Changes model proposed by Athey and Imbens (2006), our model is compatible with the usual DID assumption for means, and it provides a computationally simple and straightforward way to control for covariates. We establish uniform consistency and weak convergence of the proposed estimator of QTT and the related functions. The estimators and the simultaneous confidence bands remain valid even for discrete outcome variables. As an empirical application, the distributional impact of the earned income tax credit on birth weight is investigated. We provide a STATA ado file package.