Overcoming ommon time trend bei DiD
Verfasst: Do 26. Dez 2013, 17:24
Hello liebe Leute,
ich habe ein Problem bei meinem DiD-Design und wäre sehr froh, wenn ihr mir ein Feedback zu meinem Lösungsansatz geben könntet.
Ich nutze ein DiD-Design um den unterschiedlichen Trend in den Kaufpreisen der Landkreise vor und nach 2000 zu ermitteln. Ein Landkreise hat ein treatment erfahren, wenn die Windgeschwindigkeit einen bestimmten Schwellenwert überschritten hat. In stata sieht das wie folgt aus:
reg kaufpreis treat time treat*time
Dabei gilt für time=0 vor dem treatment und time=1 nach dem treatment. Und für treat=1 falls Landkreis in treatmentgruppe und 0 sonst. Als Kontrollvariable nutze ich nun auch das Bundesland (land). D.h.
reg kaufpreis treat time treat*time i.land
Mein Problem: ich weiß, dass der common time trend zwischen den Bundesländern über den betrachteten Zeitraum nicht der gleiche ist. Also ist die kritische Annahme des DiD verletzt. Daher meine Idee: ich interagiere die Variable für Bundesland (land) auch mit der Zeitvariablen (time). Somit kontrolliere ich also für den zeitlichen Unterschied zwischen den Bundesländern über den Betrachtungszeitraum - glaub ich?! Mein Modell sieht also wie folgt aus:
reg kaufpreise treat time treat*time land#time
Wobei land#time ein interaktionsterm zwischen den zwei Faktorvariablen land und time ist.
Meine generelle Frage: kann ich mit dieser Vorgehensweise für die unterschiedlichen Zeittrends in den Bundesländern kontrollieren? Also das Problem des verletzten Annahme des common time trend "beheben"?
Vielen Dank für euer Feedback!
ich habe ein Problem bei meinem DiD-Design und wäre sehr froh, wenn ihr mir ein Feedback zu meinem Lösungsansatz geben könntet.
Ich nutze ein DiD-Design um den unterschiedlichen Trend in den Kaufpreisen der Landkreise vor und nach 2000 zu ermitteln. Ein Landkreise hat ein treatment erfahren, wenn die Windgeschwindigkeit einen bestimmten Schwellenwert überschritten hat. In stata sieht das wie folgt aus:
reg kaufpreis treat time treat*time
Dabei gilt für time=0 vor dem treatment und time=1 nach dem treatment. Und für treat=1 falls Landkreis in treatmentgruppe und 0 sonst. Als Kontrollvariable nutze ich nun auch das Bundesland (land). D.h.
reg kaufpreis treat time treat*time i.land
Mein Problem: ich weiß, dass der common time trend zwischen den Bundesländern über den betrachteten Zeitraum nicht der gleiche ist. Also ist die kritische Annahme des DiD verletzt. Daher meine Idee: ich interagiere die Variable für Bundesland (land) auch mit der Zeitvariablen (time). Somit kontrolliere ich also für den zeitlichen Unterschied zwischen den Bundesländern über den Betrachtungszeitraum - glaub ich?! Mein Modell sieht also wie folgt aus:
reg kaufpreise treat time treat*time land#time
Wobei land#time ein interaktionsterm zwischen den zwei Faktorvariablen land und time ist.
Meine generelle Frage: kann ich mit dieser Vorgehensweise für die unterschiedlichen Zeittrends in den Bundesländern kontrollieren? Also das Problem des verletzten Annahme des common time trend "beheben"?
Vielen Dank für euer Feedback!