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​​​【因果推論春期講習】https://luma.com/d5gzmr97

​講義概要

​本講義は、政策評価や社会科学に広く用いられるパネルデータ分析と差の差法（Difference-in-Differences: DiD）を、理論と実装の両面から体系的に理解することを目的とする。前半では、パネルデータの基本構造と利点を整理し、観測されない個体不変の要因を統制する固定効果モデルの考え方と推定方法を解説する。中盤では、共通トレンド仮定に基づくDiDの基本設定を導入し、ATT（平均処置効果）がどのような仮定のもとで識別されるのかを明確にする。あわせて、推定方法の実装とイベントスタディを通じた事前トレンドの確認方法を説明する。後半では、二方向固定効果（TWFE）モデルを取り上げ、固定効果変換による推定の仕組みとDiDとの関係を整理する。最後に、実証分析における注意点やTWFEの利点をまとめ、次回講義で扱う発展的手法への橋渡しを行う

​学習ポイント

• ​パネルデータの構造と利点、固定効果モデルの直感を理解する

• ​固定効果変換（within変換）による推定の考え方を習得する

• ​差の差法（DiD）の基本設定と共通トレンド仮定の意味を理解する

• ​DiDによるATTの識別と推定を理解する。

• ​イベントスタディを理解し、事前トレンド検証ができるようになる

• ​二方向固定効果（TWFE）モデルとDiDとの関係、実証上の注意点を理解する

​講義の流れ

​① パネルデータの基礎（10分）

• ​パネルデータとは

• ​パネルデータの利点

• ​固定効果モデル

• ​固定効果モデルの推定方法

• ​共通トレンド仮定に基づく分析の二つのアプローチ

​② 差の差法の基礎（30分）

• ​DiDの基本設定

• ​共通トレンド仮定（平行トレンド仮定）

• ​差の差法によるATTの識別

• ​推定方法

• ​イベントスタディの基礎

• ​事前トレンドの確認方法

​③ 二方向固定効果モデル（15分）

• ​TWFEのセットアップと仮定

• ​固定効果変換による推定

• ​差の差法との関係

​④ staggered designのDiD (30分)

• ​因果効果の異質性と負の重み問題

• ​重み分解による問題の診断

• ​グループ×時点別の処置効果推定

​⑤ まとめ（5分）

• ​分析者のためのチェックリスト

• ​DIDとTWFEのそれぞれの利点

• ​次の講義への接続
  
  講習終了後に見逃し配信もございます（3か月間）
  併せて学習にご活用ください。

​講師紹介

​​​​奥井 亮（Okui Ryo）

​​東京大学 経済学部 教授

​​京都大学経済学部を卒業後、ペンシルバニア大学にてPhDを取得。香港科技大学助理教授、京都大学経済研究所准教授、上海ニューヨーク大学准教授、ソウル大学経済学部副教授などを経て、2022年より東京大学大学院経済学研究科教授に就任。専門は計量経済学、実験経済学。特にパネルデータ分析を専門とし、経済主体間の異質性を分析するための統計手法の開発に取り組んでいる。その功績により、日本統計学会小川研究奨励賞や日本経済学会中原賞を受賞。書籍『計量経済学』（有斐閣）や、多数の論文を執筆している。

​​​領収書発行

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​​​受講証書

​​​弊社の講座では、福利厚生の申請等にご利用いただける受講証明書の発行を承っております。柔軟なカスタマイズも可能ですので、ご希望の際はお気軽に申請フォームよりお問い合わせください。
受講証申請フォーム：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf8Em5USmdrCrqFyqx7fvc3I_X7Nbxqmtisb2PTaAdhIvIsQA/viewform?usp=publish-editor

​​​注意事項

• ​​​​​​​​お申し込み後、弊社よりZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。​​​​

• ​​​​​​​万が一、開催日になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。

• ​​​​​​​​キャンセル・お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。

​​​​​​禁止事項

• ​​​​​​​​録音や録画撮影などはご遠慮ください。

​​​​​​​免責事項

• ​​​​​​​​本講習の内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。

• ​​​​​​​​主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講演の一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。

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