DID (Diversity-in-differenties) används ofta för kausal inferens i tidsseriernas tvärsnittsdata. Det kräver antagandet att de genomsnittliga utfallen för behandlade enheter och kontrollenheter skulle ha följt parallella vägar i avsaknad av behandling. I detta dokument föreslår vi en metod som inte bara slappnar av detta ofta våldspräglade antagande, utan också förenar den syntetiska kontrollmetoden (Abadie, Diamond, och Hainmueller 2010) med linjära modeller för fasta effekter under en enkel ram, av vilken DID är ett specialfall. Det imputerar kontrafaktiska för varje behandlad enhet med hjälp av kontrollgruppsinformation baserad på en linjär interaktiv modell för fasta effekter som innehåller enhetsspecifika avsökningar som samverkar med tidsvarierande koefficienter. Denna metod har flera fördelar. För det första gör det att behandlingen kan korreleras med oobserverade enheter och tidsskillnader under rimliga modelleringsantaganden. För det andra generaliserar det den syntetiska kontrollmetoden till fallet med flera behandlade enheter och variabla behandlingsperioder, och förbättrar effektiviteten och tolkningsbarheten. För det tredje, med en inbyggd korsvalidering förfarande, det undviker specifikation sökningar och därmed är lätt att genomföra. Ett empiriskt exempel på valdagens registrering och valdeltagande i USA ges.
Det senaste arbetet med REF utökar den syntetiska kontrollmetoden för att möjliggöra flera behandlade enheter och varierande behandlingsperioder samt den behandling som korreleras med oobserverade enheter.
Generalized Synthetic Control Method: Causal Inference with Interactive Fixed Effects Models
{'venue': None, 'journal': 'Political Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}