【期刊复现】QVAR-DY代码分享+视频讲解https://bbs.pinggu.org/thread-11823918-1-1.html

【期刊复现】 GARCH-MIDAS模型代码免费分享+视频讲解
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【福利贴】DCC-GARCH模型代码免费分享+视频讲解
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【福利帖】VAR-DY模型代码免费分享+视频讲解
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【获取方式】
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【模型简介】

• 在政策评估中，我们常用的双重差分法（DID）依赖于平行趋势假设，即未处理组和处理组在没有干预的情况下应该有相似的趋势。如果这个假设不成立，DID的结果可能会失真。此外，合成控制法（SC）虽然能弥补一些缺陷，但在处理多个处理组时表现不佳。
• 为了解决这些问题，斯坦福大学的研究团队提出了一种创新方法：合成双重差分法（SDID）。这个新方法结合了DID和SC的优点，提供更稳健、更精确的因果效应估计。
• 什么是SDID模型？
  SDID模型通过加权数据，确保未处理组和处理组的趋势相似，从而得出可靠的政策效果估计。具体步骤如下：
  
  • 计算单位权重：使未处理组的预处理趋势与处理组匹配。
  • 计算时间权重：平衡未处理组的预处理和后处理时间段。
  • 回归分析：在加权的双向[color=var(--weui-LINK)]固定效应模型中估计政策效果。
    

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