The triple-differences (TD) design is a popular identification strategy for causal effects in settings where researchers do not believe the parallel trends assumption of conventional difference-in-differences (DiD) is satisfied. TD designs augment the conventional 2x2 DiD with a "placebo" stratum -- observations that are nested in the same units and time periods but are known to be entirely unaffected by the treatment. However, many TD applications go beyond this simple 2x2x2 and use observations on many units in many "placebo" strata across multiple time periods. A popular estimator for this setting is the triple-differences regression (TDR) fixed-effects estimator -- an extension of the common "two-way fixed effects" estimator for DiD. This paper decomposes the TDR estimator into its component two-group/two-period/two-strata triple-differences and illustrates how interpreting this parameter causally in settings with arbitrary staggered adoption requires strong effect homogeneity assumptions as many placebo DiDs incorporate observations under treatment. The decomposition clarifies the implied identifying variation behind the triple-differences regression estimator and suggests researchers should be cautious when implementing these estimators in settings more complex than the 2x2x2 case. Alternative approaches that only incorporate "clean placebos" such as direct imputation of the counterfactual may be more appropriate. The paper concludes by demonstrating the utility of this imputation estimator in an application of the "gravity model" to the estimation of the effect of the WTO/GATT on international trade.


翻译:三重差分(TD)设计是一种流行的因果效应识别策略,适用于研究者认为传统双重差分(DiD)的平行趋势假设不成立的情境。TD设计通过引入"安慰剂"层——即在相同单位与时间段内嵌套、但已知完全不受处理影响的观测值——对传统2×2双重差分进行了扩展。然而,许多TD应用超越了简单的2×2×2结构,使用跨多个时间段的多单位、多"安慰剂"层的观测数据。一种普遍使用的估计量是三重差分回归(TDR)固定效应估计量,它是用于DiD的常见"双向固定效应"估计量的扩展。本文对TDR估计量进行分解,将其拆解为双组/双时期/双层的子组分,并说明在任意交错采用情境下将这一参数解释为因果效应需要强效应同质性假设,因为许多安慰剂DiD会包含处于处理状态下的观测值。该分解阐明了三重差分回归估计量隐含的识别变异来源,建议研究者在处理比2×2×2更复杂的情境时应审慎使用这类估计量。采用仅纳入"纯净安慰剂"的替代方法(如直接插值反事实)可能更为恰当。本文最后通过将"引力模型"应用于评估WTO/GATT对国际贸易影响的实例,展示了该插值估计量的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
8+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员