2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)Toplam 8 SaatKategori: Özel EğitimAçıklamalar:
Bu eğitim, klasik DID yaklaşımının ötesine geçerek heterojen tedavi etkilerini ve özellikle aşamalı benimseme (staggered adoption) durumlarını analiz etmeyi öğretir. İlk olarak Bacon ayrıştırması ile iki yönlü sabit etkiler (TWFE) tahmincisinin farklı 2x2 karşılaştırmalardan nasıl oluştuğu ve bu yapının heterojen etkiler altında nasıl sorun yaratabileceği incelenir. Aşamalı benimseme çerçevesinde hdidregress ve xthdidregress komutları kullanılarak grup-zaman ortalama tedavi etkileri (group-time ATT) esnek biçimde tahmin edilir. csdid ve drdid komutları, Callaway & Sant’Anna (2021) ve doubly robust yaklaşımlarını uygulayarak dinamik ve heterojen etkilerin daha sağlam biçimde tahmin edilmesine imkân tanır. jwdid komutu ise Wooldridge’in ETWFE yaklaşımını uygulayarak panel veri altında alternatif ve esnek bir DID çerçevesi sunar. Eğitimin ikinci kısmında ise diff komutu ile PSM-DID ve kernel eşleştirme yöntemleri uygulanarak karşılaştırılabilir gruplar oluşturulur ve kantil DID yaklaşımı ile tedavi etkilerinin dağılım boyunca nasıl değiştiği analiz edilir. Gün 1
Bacon Ayrıştırması
- Stata Uygulaması
Aşamalı Benimseme (Staggered Adoption): Callaway & Sant’Anna (2021)
Heterojen Farkların Farkı Tahmincisi
- hdidregress
- xthdidregress
Genişletilmiş Çift Yönlü Sabit Etkiler (ETWFE) Tahmincisi
- Stata Uygulaması
Regresyon Ayarlama (RA) Tahmincisi
- Stata Uygulaması
Ters Olasılık Ağırlığı (IPW) Tahmincisi
- Stata Uygulaması
Geliştirilmiş Ters Olasılık Ağırlığı (AIPW) Tahmincisi
- Stata Uygulaması
Dinamik Müdahale Etkileri
- Stata Uygulaması
csdid/drdid ve wooldid/jwdid Komutları
Gün 2
PSM DID ve Kantil DID: diff komutu
Kernel PSM DID Tahmincisi (Tekrarlı Yatay Kesit)
- Kernel PSM DID Stata Uygulaması
Kernel PSM DID Tahmincisi (Panel)
- Kernel PSM DID Stata Uygulaması
Kantil DID Tahmincisi
- Kantil DID Stata Uygulaması