論文の概要: Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences with Staggered Adoptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05985v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 20:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 17:42:35.418486
• Title: Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences with Staggered Adoptions
• Title（参考訳）: 重み付き導入による差分差分に対する融合2ウェイ固定効果
• Authors: Gregory Faletto
• Abstract要約: FETWFE (Fused extended two-way fixed effect) を用いた1つのチューニングパラメータを持つ機械学習推定器を提案する。 FETWFEは確率が1の傾向の正しい制限を識別する。 また,条件付き平均処理効果の2つのクラスに対して,条件付き並列化傾向下での整合性も証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the bias of the canonical two-way fixed effects estimator for difference-in-differences under staggered adoptions, Wooldridge (2021) proposed the extended two-way fixed effects estimator, which adds many parameters. However, this reduces efficiency. Restricting some of these parameters to be equal helps, but ad hoc restrictions may reintroduce bias. We propose a machine learning estimator with a single tuning parameter, fused extended two-way fixed effects (FETWFE), that enables automatic data-driven selection of these restrictions. We prove that under an appropriate sparsity assumption FETWFE identifies the correct restrictions with probability tending to one. We also prove the consistency, asymptotic normality, and oracle efficiency of FETWFE for two classes of heterogeneous marginal treatment effect estimators under either conditional or marginal parallel trends, and we prove consistency for two classes of conditional average treatment effects under conditional parallel trends. We demonstrate FETWFE in simulation studies and an empirical application.
• Abstract（参考訳）: 停滞した導入下での差分差分に対する正準二方向固定効果推定器のバイアスに対処するため、Woldridge (2021) は拡張二方向固定効果推定器を提案し、多くのパラメータを追加した。 しかし、これは効率を低下させる。 これらのパラメータのいくつかを等しく制限することは役に立つが、アドホックな制限はバイアスを再導入する可能性がある。 本研究では,これらの制約の自動データ駆動選択を可能にする,単一チューニングパラメータによる拡張双方向固定効果(fetwfe)を用いた機械学習推定器を提案する。 FETWFEは適切な空間性仮定の下で、確率が1の傾向の正しい制限を識別する。 また,FETWFEとFETWFEの整合性,漸近的正規性,およびオラクル効率を条件付きおよび辺縁的平行性傾向の両条件で評価し,条件付き平均処理効果の2種類の条件付き平均化効果の整合性を示す。 シミュレーション研究におけるFETWFEの実証と実証応用について述べる。

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