오랜 기간 동안의 차이와 반복 치료로 인한 차이의 차이

I는이 고주파 패널 세트 의 순서에 과 . 다음과 같은 특징을 가진 치료의 인과 적 영향을 연구하고 싶습니다.$i=150$$t=5000$

• 동일한 단위를 여러 번 처리 할 수 ​​있습니다
• 다른 단위는 다른 시간에 처리 될 수 있습니다
• 치료 효과가 현재 기간을 넘어서 넘치지 않습니다.

시간이 지남에 따른 치료의 예는 다음과 같습니다 (검정은 치료를 나타내고 y 축에는 각 단위 대한 행이 ).$i$

다음은 치료가 시행 될 때 (빨간색) 치료 단위 (검정색)와 비교 단위 (파란색)의 예입니다. 여기서 축은 관심 결과입니다.$y$

인과 추론 / 프로그램 평가의 관점에서 볼 때, 자연 접근 방식은 처리 된 단위가 서로 다른 시점에서 처리되지 않은 단위에 대한 제어 역할을 하는 일종의 차이 차이 풍미 모델 을 사용하는 것처럼 보입니다 . 그러나 나는 문헌에서 유추를 찾기 위해 고심하고 있습니다.

• 일반적으로 예를 들어 내가 본 diff-and-diff 모델, 단위는 한 번만 처리되고 제어 단위는 절대 처리되지 않으며 미래에도 지속됩니다.
• 또한, 오랜 시간 동안 자기 상관 관계가 문제가되는 것처럼 보이며 시변의 개별 수준의 계절적 고정 효과가 필요할 수 있습니다. 결과적으로, 나는 와 대한 고정 효과를 포함하는 기본 패널 접근법을 약간 수정해야 할 것으로 기대합니다 .$i$$t$

내 질문은 :

1. 사람들이 유사한 데이터 세트로 diff-in-diff 분석을 사용 했습니까? 그렇다면 일부 샘플 용지를 알려 주시겠습니까?
2. 이 설정에 더 적합한 대체 방법이 있습니까? 그렇다면 관련 참조가 있습니까? (예 : 거시, 재무, 시계열 문헌에서).

제공 할 수있는 모든 지침에 감사드립니다.