Home | KTL nâng cao | Đánh giá tác động với TFDIFF và TVDIFF Stata
Đánh giá tác động với TFDIFF và TVDIFF trên Stata
Đánh giá tác động với TFDIFF và TVDIFF trên Stata

Đánh giá tác động với TFDIFF và TVDIFF Stata

Phương pháp DID và SCM (Synthetic Control Method) được sử dụng phổ biến trong đánh giá tác động của một chính sách hoặc một liệu pháp điều trị. Tuy nhiên, các phương pháp này tồn tại nhiều hạn chế về phương pháp ước lượng, số đối tượng tham gia đánh giá cũng như không xét đến các yếu tố thời gian của đối tượng tham gia đánh giá. Để giải quyết các vấn đề trên Cerulli (2019)  cũng như  Cerulli và Ventura (2019)  lần lượt đưa ra hai công cụ hỗ trợ đánh giá trong trường hợp nhiều đối tượng tham gia là TFDIFF và TVDIFF. Sự khác nhau của hai phương pháp này ở chổ biến giả tham gia đánh giá là cố định ở một thời điểm hoặc thay đổi theo thời gian. Đầu tiên, Vietlod sẽ giới thiệu phương pháp TFDIFF thông qua câu lệnh tfdiff trên Stata 16. Phần cuối bài sẽ giới thiệu sơ lược về TVDIFF cùng câu lệnh tvdiff.
Phương pháp TFDIFF
Phương pháp TFDIFF tổng quát hóa ước lượng DID trong trường hợp bảng dài (longitudinal data). Biến tham gia (Treatment) là một biến nhị phân (1: có tham gia và 0: không tham gia) và cố định ở một thời điểm cho trước. Mô hình giả định các thời điểm trước và sau can thiệp (pre– and post–intervention) là có sẵn.

Phương pháp TFDIFF khắc phục các hạn chế trong việc suy diễn ở các mô hình kiểm soát tổng hợp , đồng thời cung cấp một công cụ kiểm tra giả định xu hướng chung (common trend). Trên Stata, câu lệnh tfdiff sẽ ước lượng và kiểm tra giả thuyết mô hình này, đồng thời hiển trị trực quan trên đồ thị hiệu quả tác động của chương trình.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!