Modelos de Diferenças em Diferenças Distribucionais com Múltiplos Períodos: Uma Análise de Monte Carlo

Os pesquisadores estão frequentemente interessados em avaliar o impacto de uma política em toda a distribuição (ou partes específicas da) distribuição do resultado de interesse. Neste artigo, forneço um conjunto de ferramentas prático para recuperar toda a distribuição contrafactual do resultado potencial não tratado para o grupo tratado em configurações não experimentais com adoção de tratamento escalonada, ao generalizar o estimador existente de efeitos de tratamento quantílicos sobre o tratado (QTT) proposto por Callaway e Li (2019). Além do QTT, considero diferentes abordagens que resumem anonimamente os quantis da distribuição do resultado de interesse (como testes para rankings de dominância estocástica) sem depender de suposições de invariância de classificação. As propriedades da amostra finita do estimador proposto são analisadas por meio de diferentes simulações de Monte Carlo. Apesar de ser ligeiramente enviesado para tamanhos de amostra relativamente pequenos, o desempenho do método proposto aumenta substancialmente quando o tamanho da amostra aumenta.