did

[siuunni]

• pyfixest(https://www.tidy-finance.org/python/difference-in-differences.html), statsmodels 패키지 소개 및 기본 예제 설명을 추가했습니다.
• 기본적인 구현은 실무로 통하는 인과추론 with python책을 기반으로 하였습니다.
• 사전 평행 추세 검증 코드는 아직 해당 파일에 담지않았습니다.
  • 이유
    · 해당 데이터에서 R^2가 지나치게 낮아 해석이 어렵다고 판단
    · 관련 문헌 검토 결과, 단순 DID 셋업에서 사전평행추세를 이 방식으로 확인하는 예시는 드물어 제외
• 사전평행추세 검증은 추후 문헌 학습 후 보완하여 추가할 예정입니다.

감사합니다.

[siuunni]

커밋 명 week2 did으로 파일 업데이트를 했습니다.
금주에는

• 2WFE did
• 공변량이 있는 did
• dml을 이용한 did with 사전 평행 추세

에 대한 코드를 작성하였습니다.

<참고 자료>

1. 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬
2. https://docs.doubleml.org/stable/examples/did/py_did.html
3. https://docs.doubleml.org/stable/examples/did/py_did_pretest.html
4. https://www.tidy-finance.org/python/fixed-effects-and-clustered-standard-errors.html#clustering-standard-errors

다음주에는 event study와 이중강건 이중차분법에 대한 내용을 업로드 할 계획입니다.

감사합니다.

[siuunni]

상아님 말씀해주신 목차와 유형별 DID 장단점 내용을 코드에 반영했습니다!

감사합니다!

[siuunni]

• DiD의 전체 개념도를 추가하여 코드를 읽을때 구조적으로 받아 들일 수 있도록 했습니다.
• DRDiD,event study,Strggered DiD 내용을 추가하였습니다.
• 코드 결과 해석도 추가하였습니다.

다음번에는 DDD와 Event study을 통해 사전평행추세를 검정하는 다양한 방법을 구현하고자 합니다.

참고로 할 논문은 Pretest with Caution: Event-Study Estimates after Testing for Parallel Trends입니다.

[siuunni]

복구된 노트 기반으로 DDD 및 Event Study F-test 예시 추가했습니다.
dml-DiD도 동일한 데이터셋을 쓸수있도록 수정하였습니다.

감사합니다.