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双重差分法
一种准实验方法，通过比较干预前后处理组和对照组结果的变化来估计处理的因果效应。
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平行趋势假设
双重差分法的基本假设，认为在没有处理的情况下，处理组和对照组会随时间平行发展。
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平均处理效应 (ATE)
处理对整个总体的平均因果效应，通过组间和时期间的双重差分来估计。
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处理组
在双重差分分析中暴露于干预或关注处理的子群体。
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对照组
未暴露于处理的子群体，作为反事实来估计处理组在没有干预情况下的发展。
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固定效应
在双重差分模型中控制的个体（个体固定效应）或时期（时间固定效应）的时间不变特征。
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交互项设定
处理变量和时期变量之间的乘积项，在双重差分回归模型中捕捉差异因果效应。
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前趋势检验
通过比较组间处理前的发展趋势来实证验证平行趋势假设。
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异质性效应
在DID分析中，处理效应因个体特征或暴露时间不同而产生的变化。
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匹配双重差分法（PSM-DiD）
结合倾向得分匹配和DID的方法，通过平衡可观测特征来提高组间可比性。
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合成双重差分法（SDID）
结合合成控制法和DID的混合方法，创建最优加权控制组。
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时间效应
控制跨实体不变但随时间变化的因素，以分离处理的因果效应。
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组别效应
控制随时间不变但跨实体变化的特征，以消除选择偏误。
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处理指示变量
在DID计量经济学设定中，识别处理单元（1）和未处理单元（0）的二元变量。
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处理前时期
干预前的时间区间，用于建立平行趋势并验证因果识别。
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处理后时期
干预后的时间区间，通过与前处理趋势比较来测量因果效应。
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双向固定效应估计量
同时包含个体固定效应和时间固定效应的双重差分估计方法，用于控制混杂因素。
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双重差分有效性标准
确保双重差分模型中因果识别的一系列条件（排除性、单调性、平行趋势等）。
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稳健双重差分估计量
通过调整权重来抵抗平行趋势假设违反的双重差分改进版本。
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动态处理效应
处理后多个时期因果效应的演变，用于捕捉影响延迟和适应过程。
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