DDD（TD、トリプル差分）推定量に関する3つの関連する質問
ジェフウォルドリッジの計量経済分析（第2版）では、州Bが高齢者を対象としたヘルスケアポリシーの変更を実施する2つの期間のケースについて、151ページの「 DDD（difference-in-differences）」推定式の式を導出しています。。 まず、式（6.56）に第4項がない理由に戸惑い (y¯A,N,2−y¯A,N,1),(y¯A,N,2−y¯A,N,1),(\bar y_{A,N,2} - \bar y_{A,N,1}), これは、ポリシーを変更しない州（グループA）の非高齢者（グループN）の平均健康転帰の変更に対応します。 彼はこの方法を使用しているとGruber（1994）を引用していますが、その論文の表3の私の読解は、2つのDDの違いであるため、4番目の項でそれを得る必要があります（そうでない場合、代わりにが得られますちょうど）。δ3+δ0δ3+δ0\delta_3 + \delta_0δ3δ3\delta_3 私はすでに2枚目の印刷の正誤表を確認しましたが、これは表示されなかったので、ここで何か不足しているに違いありません。また、彼の中に表示される2007 NBERの講義ノートと同じ形式で。 2つ目の質問は、期間が3つ以上ある場合、JWは次のような回帰を提案することです。 状態のタイプ（AまたはB）の完全なダミーセット 年齢カテゴリ（EまたはN）のフルセットのダミー すべての期間のダミー 前の3つの間のペアワイズ相互作用 ポリシーの対象となるグループおよび期間に対して1の値を取るポリシーダミー。これは、対象のDDDパラメータです。 JWは「ダミーの完全なセット」と「すべての期間」を書いていますが、ダミー変数トラップに陥らずにそれをどのように行うことができるかはわかりません。タイプAの状態1と非高齢者の状態（グループN）を削除するのは自然に思えるかもしれませんが、期間が10あり、治療は期間5で行われると言います。可変トラップ？この選択はDDDパラメーターとその解釈を変更するようですが、どれが最適かはわかりません。ここだ別の質問のベースラインとして機能し、単一の事前期間がありますので、自然な選択があります。 最後に、単純なDDの一般的な傾向と同様に、DDDを特定する仮定は正確に何ですか？複数の期間でテスト/強化する方法はありますか？ Myoung-jae Leeの政策、プログラム、および治療効果に関するミクロ計量経済学では、条件（JWの例に変換）は次のようにリストされています。 δ3+E[u1,2−u0,1|E=1,B=1]−E[u0,2−u0,1|E=1,A=1]−E[u0,2−u0,1|N=1,B=1]−E[u0,2−u0,1|N=−=1,A=1],δ3+E[u1,2−u0,1|E=1,B=1]−E[u0,2−u0,1|E=1,A=1]−E[u0,2−u0,1|N=1,B=1]−E[u0,2−u0,1|N=−=1,A=1], \delta_3 + E[u_{1,2} - u_{0,1}\vert E=1,B=1]-E[u_{0,2} - u_{0,1}\vert E=1,A=1]-{E[u_{0,2} - u_{0,1}\vert N=1,B=1]-E[u_{0,2} - u_{0,1}\vert N=-=1,A=1]}, 最初の添え字は潜在的な結果（1は処理済み、そうでない場合は0）をインデックス付けし、2番目は時間（postは2、preは1）です。私はこれを、他の場所にいる高齢者と比較した治療状態の高齢者の観察不能量の経時変化が類似している限り、非高齢者の同じ量に等しいと解釈すると、DDDは正しい効果を識別します。これは一般的な傾向よりも弱いようです。DDDには十分ですが、必須ではありません。これは正しいです？