文件名称：使用时间序列横截面数据进行因果推断的反事实估计器实用指南-研究论文
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更新时间：2024-06-29 06:38:31
counterfactual methods two-way
本文介绍了一个统一的时间序列横截面数据反事实估计框架，该框架通过直接插补处理过的反事实来估计对被处理者的平均处理效果。 它的特殊情况包括几种新开发的方法，例如固定效应反事实估计器、交互式固定效应反事实估计器和矩阵完成估计器。 当治疗效果是异质的或存在未观察到的时变混杂因素时，这些估计量比传统的双向固定效应模型提供更可靠的因果估计。 在这个框架下，我们提出了两组诊断测试，（无）趋势前测试和安慰剂测试，并配有可视化工具，以帮助研究人员评估无时变混杂假设的有效性。 我们用两个政治经济学示例来说明这些方法，并在 R 和 Stata 中开发了一个开源包 fect 以促进实施。