Trading Scope for Credibility in Difference-in-Differences
双重差分中以研究范围换取可信度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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双重差分中以研究范围换取可信度
- 研究问题
- 当平行趋势仅对部分处理队列可信时，能否通过缩小目标人群，获得比全部处理者平均效应更可信的因果估计？
- 方法与思路
- 作者定义可信子人群的局部 ATT，对标准组别—时期效应重新加权，并为处理前趋势筛查无法排除的残余违背构造敏感性界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该目标仅需所选队列满足平行趋势即可点识别；页岩繁荣应用中，可信子人群结果未显示总体估计中的正向效应。
- 阅读关注点
- 应核对队列筛选与权重规则、筛选后推断处理、敏感性界的约束，以及处理前趋势对处理后违背的信息含量。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；筛查不能保证平行趋势，子人群结论也不能直接代表全部处理队列。
原文摘要
When parallel trends fails for some treated cohorts but not others, the average treatment effect on the treated (ATT), an average over all of them, is exactly the target that becomes hard to recover. We propose changing the estimand rather than defending it. The credible-subpopulation local ATT (LATT) is the effect for the subpopulation of cohorts whose parallel trends is credible, and it is point-identified under parallel trends for the selected cohorts alone, a weaker requirement that can hold when the ATT's fails. It is estimated by reweighting standard group-time effects toward those cohorts, and paired with honest sensitivity bounds on the residual violation that a pre-trend screen cannot rule out. The method's advantage grows with how informative pre-trends are about post-treatment violations, as simulations confirm. In an application, a significantly positive pooled estimate of the shale boom's effect on local house prices proves to rest on cohorts already trending before onset, and the credible subpopulation reveals no effect.