差分の差分推定値をどの程度信頼すべきか？

差分の差分推定（DD）を用いる多くの論文は、長年のデータを使用し、時系列相関のある結果に焦点を当てているが、結果として得られる標準誤差が一致しないことを無視している。この問題の深刻さを示すために、Current Population Surveyの女性賃金に関する州別データでランダムにプラセボ法令を生成した。各法令について、OLSを用いてその「効果」のDD推定値とその標準誤差を算出した。従来のDD標準誤差は推定量の標準偏差を著しく過小評価しており、プラセボ介入の最大45％で5％水準で有意な「効果」を検出した。モンテカルロシミュレーションを用いて既存の方法がこの問題の解決にどの程度有効かを調査した。時系列過程に特定のパラメトリック形式を課す計量経済学的補正はうまく機能しなかった。データの自己相関を考慮したブートストラップは、州数が十分に多い場合に良好に機能した。分散共分散行列の漸近近似に基づく2つの補正法は中程度の州数で良好に機能し、時系列情報を「前期」と「後期」にまとめて有効なサンプルサイズを明示的に考慮する1つの補正法は、小規模な州数でも良好に機能した。