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我们应该在多大程度上信任差异估算?

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上市的:
  • 玛丽安·贝特朗
  • 埃斯特·迪弗洛
  • 穆莱纳桑

摘要

大多数采用差分估计(DD)的论文使用了多年的数据,侧重于序列相关结果,但忽略了由此产生的标准误差是不一致的。为了说明这个问题的严重性,我们从当前人口调查的国家级女性工资数据中随机生成了安慰剂法。对于每个定律,我们使用OLS来计算其“效应”的DD估计以及该估计的标准误差。这些传统的DD标准误差严重低估了估计值的标准偏差:我们发现,对于多达45%的安慰剂干预,在5%的水平上“效果”显著。我们使用蒙特卡罗模拟来研究现有方法如何帮助解决这个问题。将特定参数形式置于时间序列过程中的计量经济学修正表现不佳。当状态数量足够大时,Bootstrap(考虑到数据的自相关)工作得很好。两个基于方差-方差矩阵渐近近似的校正对于中等数量的状态很有效,一个校正将时间序列信息分解为“前”-“后”-周期,并明确考虑有效样本大小,即使对于少量状态也很有效。

建议引用

  • Marianne Bertrand和Esther Duflo和Sendhil Mullainathan,2004年。"我们应该在多大程度上信任差异估算?,"经济学季刊,哈佛学院院长和研究员,第119卷(1),第249-275页。
  • 手柄:RePEc:oup:qjecon:v:119:y:2004:i:1:p:249-275。
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