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En el enfoque de diferencia en diferencia, ¿sería posible añadir una variable ficticia que indique si un punto de datos pertenece al grupo de tratamiento?

Dado que existe la posibilidad de que haya algunos factores que influyan en la pertenencia de un punto de datos al grupo de tratamiento, creo que deberíamos añadir una variable ficticia que indique si un punto de datos pertenece al grupo de tratamiento al utilizar el enfoque de diferencia en diferencia.

Sin embargo, esto no se ha hecho en la investigación en general, por ejemplo, en este trabajo: Chhaochharia, Vidhi, y Yaniv Grinstein. "CEO compensation and board structure". The Journal of Finance 64.1 (2009): 231-261.

¿Hay alguna razón para no añadir la variable ficticia? ¿Sería la colinealidad un problema? (No creo que sea un problema en el ejemplo anterior).

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No sé muy bien a qué se refiere su pregunta. ¿Podría añadir más información? Tengo acceso al artículo mencionado y en el capítulo de metodología, parte C, utilizan $\mathrm{dummy}(\mathrm{board}) \cdot \mathrm{dummy}(\mathrm{time})$ ¿No es exactamente lo que estás preguntando? Además, podría ser beneficioso si se encuentra un tema similar en el artículo que está disponible para cualquier persona a leer.

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Creo que también deberían haber incluido sólo el dummy(board) (sin ninguna interacción).

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@Aqqqq pero si estiman un modelo FE (ver mi respuesta) no necesitan esta tabla ficticia. No conozco su documento.

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mummey Puntos 263

No veo ningún problema siempre que las condiciones y los atributos de los dos FRN sean comparables. ¿Se emitieron los dos FRN en la misma fecha?

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Gracias por su respuesta. Sin embargo, en su ejemplo, creo que la variable ficticia que indica si un punto de datos pertenece al grupo de tratamiento es incluida en la ecuación (1), es $\gamma_s$ .

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El maniquí es $NJ_s$ y $\gamma$ es el parámetro asociado con el dummy.

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Pero la característica específica de la entidad de control y de la entidad de tratamiento se sigue contabilizando en la ecuación (1), debido a $ \lambda_t$ en $Y_{ist}= \gamma_s + \lambda_t + \delta D_{st} + \epsilon_{ist} $ A diferencia de lo que ocurre en los casos en los que no se hace (por ejemplo, en el documento que he mencionado).

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Matthias Benkard Puntos 11264

Hay varias razones por las que no se hace.

Para empezar, la DiD se suele estimar utilizando una regresión FE de panel, para tener efectos fijos que puedan controlar las inobservables invariantes en el tiempo y que no puedan conciliarse con otra variable ficticia invariante en el tiempo. Además, en los casos en los que sólo se tiene un tratamiento y un control, los efectos fijos serían, en esencia, equivalentes a una variable ficticia que indicara el estado de tratamiento, mientras que en otros casos en los que se tienen múltiples tratamientos y controles, los efectos fijos son superiores porque no imponen la restricción de que todas las variables no observables invariantes en el tiempo, tratadas y no tratadas, sean las mismas.

A continuación, lo que más importa en DiD es el supuesto de la tendencia común. De hecho, DiD se utiliza precisamente en los casos en que la asignación del tratamiento no es aleatoria. La ventaja de DiD es que, si el tratamiento y el control siguen una tendencia común, no es necesario preocuparse por cómo se asignó el tratamiento (a diferencia del ECA, o de la DR/ DR difusa, donde se intentaría que la asignación del tratamiento fuera aleatoria o se preocuparía por la probabilidad de que se asignara el tratamiento).

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