| 概要 |
差の差の差法 (TDD) は因果推論の手法の一つで、差の差法 (DiD) を拡張した手法である。DiDは経済学の実証で広く用いられている一方、正しく処置効果を推定するためには「平行トレンド仮定」と呼ばれる強い仮定が要求される。TDDは “parallel growth assumption” と呼ばれるDiDよりも緩い仮定を要求する手法で、平行トレンド仮定の成立が疑われるような実証ケースにおいて用いられている。
一方で、こうした仮定が成立するかどうかを直接検証することはできず、事前トレンド検定に代表される代替的な手法による検証が行われている。本研究では、こうした手法を用いたときに、処置効果のバイアスや分散の過大評価が生じる可能性があることを指摘する。さらに、parallel growth assumptionの成立が疑わしい際に適用可能な感度分析の手法を提案し、提案手法が望ましい検出力を持つことを示す。
参考文献
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Roth, J. (2022). Pretest with Caution: Event-Study Estimates after Testing
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