방향 분석가

방향 분석가

  • 분류 전체보기 (115)
    • 데이터 분석 기본 (27)
    • 계량경제학 (32)
    • 머신러닝 (26)
    • 경영과학 (8)
    • 금융 데이터 분석 (19)
  • 홈
RSS 피드
로그인
로그아웃 글쓰기 관리

방향 분석가

컨텐츠 검색

태그

주가예측 주가 계량경제 Ta-Lib or-tools Python 확률 pytorch 선형계획법 금융 회귀분석 시계열 통계 주식 계량경제학 머신러닝 도구변수 가설검정 파이썬 Google OR-Tools

최근글

댓글

공지사항

아카이브

Difference-in-Difference(1)

  • Experiments and Quasi-Experiments(실험/준실험 연구)3 > Difference-in-Difference(이중차분법)

    이번 포스팅에서는 앞서 정리하였던 Instrumental Variable과 더불어 실증연구에서 활발히 활용되고 있는 Difference-in-Difference(DiD)에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. DiD는 준실험연구 환경에서 적용되는 방법론이며, 특정한 Intervention이나 Treatment의 효과를 측정하기 위해 적용되는 방법론입니다. Treatement group과 Control group에서의 시간의 흐름에 따른 변화량을 비교함으로써 효과를 추정하게 됩니다. 그림에서 Intervention effect가 바로 DiD를 추정함으로써 얻는 값이 됩니다. DiD 추정값은 아래와 같이 표현될 수 있습니다. 즉 위 추정량은 시간에 따른 Treatment 그룹에서의 변화량과 Control 그룹에서..

    2020.11.29
이전
1
다음
티스토리
© 2018 TISTORY. All rights reserved.

티스토리툴바

단축키

내 블로그

내 블로그 - 관리자 홈 전환
Q
Q
새 글 쓰기
W
W

블로그 게시글

글 수정 (권한 있는 경우)
E
E
댓글 영역으로 이동
C
C

모든 영역

이 페이지의 URL 복사
S
S
맨 위로 이동
T
T
티스토리 홈 이동
H
H
단축키 안내
Shift + /
⇧ + /

* 단축키는 한글/영문 대소문자로 이용 가능하며, 티스토리 기본 도메인에서만 동작합니다.