2016年9月19日上午👩💻✶，美国范德堡大学李彤教授来访，做了题为“Quantile Treatment Effects in Difference in Differences Models with Panel Data”的学术报告。韩立岩教授主持了报告。
报告中，李彤教授指出在分位数处理对处理效果的影响（QTET）一个简单的分布式扩展的最常用的平均差异在差异的假设用于识别处理的平均处理效应下（ATT）, 虽然因为它取决于治疗组未经治疗的潜在结果的变化和未经处理的潜在结果的初始水平之间的未知的依赖🚴🏽♀️，而该QTET识别是比ATT更复杂的👨🦯。为了解决这个问题，引入了一个新的Copula函数的稳定性假说🦶🏻，失踪的依赖在一段时间内是恒定🦉。在这种假设下，当面板数据是可用的🤷🏻，可以恢复丢失的依赖和QTET鉴定🍶。第二👦🏽，在提供识别结果的情况下，确定的假设保持条件的协变量。稍微强一些的条件假设版本，在提供了非常简单估计的基础上倾向得分重新加权。通过比较该方法的性能，现有的方法使用后估计QTETS工作训练数据集🫰🏼。使用这个数据集🎊，可发现通过比较该方法的性能🙌🏻，毫不逊色现有方法的性能。
李彤教授🥹，美国范德堡大学讲席教授，担任Journal of Econometric、Journal of Econometric Methods、Journal of Applied Econometrics等期刊副主编，主要从事微观计量经济学、实证经济学的研究✋🏿，取得许多重要的研究成果🏇🙇🏼。
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2016-09-20
