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평행추세 가정과 이벤트 스터디
- 글쓴이
- 진하수 저
- 출판사
- BOOKK(부크크)
- 출판일
- 2026년 8월 5일
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저자
진하수
디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.
저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.
STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.
저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.
STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.
책 소개
분야대학교재
인과효과를 추정하는 연구에서 중요한 문제는 관측된 변화가 실제 정책이나 처치의 결과인지 판단하는 것이다. 이를 위해서는 처치집단과 비교집단의 정책 이전 변화경로, 정책 이후 효과의 발생시점과 지속성, 그리고 정책 시행 이전의 기대효과를 함께 살펴보아야 한다. 단순한 전후 평균비교만으로는 이러한 문제를 충분히 설명하기 어렵다.
『DID 분석 완전정복』 제3권은 DID의 핵심 식별가정인 평행추세 가정과 정책효과의 시간적 경로를 분석하는 이벤트 스터디를 체계적으로 다룬다. 제1권의 인과식별과 2×2 DID, 제2권의 자료구조와 TWFE를 바탕으로 다기간 DID와 동적 처치효과 분석으로 확장한다.
본 권에서는 이벤트 시간과 달력 시간, 리드와 래그, 기준기간 설정, 사전계수와 사후계수의 해석, 개별검정과 공동검정, 이벤트 시간 구간화 및 누적효과를 설명한다. 또한 사전기간 계수가 통계적으로 유의하지 않다는 이유만으로 평행추세가 충족되었다고 판단해서는 안 되는 이유와 검정력의 한계를 다룬다.
기대효과, 파급효과, 통제집단 오염, 공변량 조정, 조건부 평행추세 및 집단별 시간추세도 함께 설명한다. 특히 정책 발표 이전의 선행반응과 인접 지역이나 산업으로의 파급효과가 DID 식별에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다.
시차적 처치도입과 처치효과 이질성이 존재할 때 전통적인 TWFE 이벤트 스터디가 가지는 한계도 다룬다. 코호트별 이벤트 스터디, 그룹-시간 ATT 기반 접근 및 현대적 이벤트 스터디 추정법을 비교하여 각 방법의 해석상 차이를 설명한다.
마지막 실증분석에서는 실제 공개자료를 이용하여 기본 이벤트 스터디, 사전추세 검정, 기대기간 제외, 공변량 조정, 시간추세 및 통제집단 변경을 순차적으로 비교한다. 이를 통해 하나의 그래프나 하나의 p값이 아니라 제도적 근거, 통계적 검정 및 시각적 진단을 종합하여 인과해석의 타당성을 평가하는 방법을 제시한다.
『평행추세 가정과 이벤트 스터디』는 DID 연구에서 가장 자주 사용되면서도 오해하기 쉬운 식별진단 절차를 체계적으로 정리한 책이다. 독자는 본 권을 통해 평행추세 가정의 의미와 한계, 동적 정책효과의 해석, 기대효과와 파급효과의 진단 및 이벤트 스터디의 올바른 활용방법을 이해할 수 있다.
본 권을 통해 독자는 다기간 DID의 구조와 이벤트 시간의 개념을 이해하고, 사전추세와 동적 처치효과를 구분하여 해석하며, 기대효과·파급효과·공변량 조정·집단별 시간추세 및 현대적 이벤트 스터디 추정법의 역할과 한계를 판단할 수 있다. 나아가 하나의 그래프나 하나의 p값에 의존하지 않고 제도적 근거, 자료구조, 추정방법, 통계적 검정 및 시각적 진단을 결합하여 보다 신뢰성 있는 DID 연구를 설계하고 평가할 수 있다.
이 책은 다음과 같은 독자에게 적합하다.
· DID를 논문과 정책평가 연구에 실제로 적용하고자 하는 연구자
· 평행추세 가정을 어떻게 검토하고 보고해야 하는지 알고 싶은 대학원생
· 이벤트 스터디 그래프와 계수를 정확하게 해석하고자 하는 분석자
· 사전추세 검정과 공동검정의 한계를 이해하고자 하는 연구자
· 기대효과, 파급효과 및 통제집단 오염 문제를 점검하려는 정책평가 연구자
· TWFE 이벤트 스터디와 현대적 DID 추정법의 차이를 이해하려는 독자
· DID 연구의 식별타당성과 강건성을 체계적으로 평가하고자 하는 연구자
『DID 분석 완전정복』 제3권은 DID를 단순한 전후 비교기법에서 벗어나 시간적 인과경로를 분석하고 식별가정을 진단하는 연구설계로 확장하는 데 필요한 이론과 실증적 판단기준을 제공한다.
『DID 분석 완전정복』 제3권은 DID의 핵심 식별가정인 평행추세 가정과 정책효과의 시간적 경로를 분석하는 이벤트 스터디를 체계적으로 다룬다. 제1권의 인과식별과 2×2 DID, 제2권의 자료구조와 TWFE를 바탕으로 다기간 DID와 동적 처치효과 분석으로 확장한다.
본 권에서는 이벤트 시간과 달력 시간, 리드와 래그, 기준기간 설정, 사전계수와 사후계수의 해석, 개별검정과 공동검정, 이벤트 시간 구간화 및 누적효과를 설명한다. 또한 사전기간 계수가 통계적으로 유의하지 않다는 이유만으로 평행추세가 충족되었다고 판단해서는 안 되는 이유와 검정력의 한계를 다룬다.
기대효과, 파급효과, 통제집단 오염, 공변량 조정, 조건부 평행추세 및 집단별 시간추세도 함께 설명한다. 특히 정책 발표 이전의 선행반응과 인접 지역이나 산업으로의 파급효과가 DID 식별에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다.
시차적 처치도입과 처치효과 이질성이 존재할 때 전통적인 TWFE 이벤트 스터디가 가지는 한계도 다룬다. 코호트별 이벤트 스터디, 그룹-시간 ATT 기반 접근 및 현대적 이벤트 스터디 추정법을 비교하여 각 방법의 해석상 차이를 설명한다.
마지막 실증분석에서는 실제 공개자료를 이용하여 기본 이벤트 스터디, 사전추세 검정, 기대기간 제외, 공변량 조정, 시간추세 및 통제집단 변경을 순차적으로 비교한다. 이를 통해 하나의 그래프나 하나의 p값이 아니라 제도적 근거, 통계적 검정 및 시각적 진단을 종합하여 인과해석의 타당성을 평가하는 방법을 제시한다.
『평행추세 가정과 이벤트 스터디』는 DID 연구에서 가장 자주 사용되면서도 오해하기 쉬운 식별진단 절차를 체계적으로 정리한 책이다. 독자는 본 권을 통해 평행추세 가정의 의미와 한계, 동적 정책효과의 해석, 기대효과와 파급효과의 진단 및 이벤트 스터디의 올바른 활용방법을 이해할 수 있다.
본 권을 통해 독자는 다기간 DID의 구조와 이벤트 시간의 개념을 이해하고, 사전추세와 동적 처치효과를 구분하여 해석하며, 기대효과·파급효과·공변량 조정·집단별 시간추세 및 현대적 이벤트 스터디 추정법의 역할과 한계를 판단할 수 있다. 나아가 하나의 그래프나 하나의 p값에 의존하지 않고 제도적 근거, 자료구조, 추정방법, 통계적 검정 및 시각적 진단을 결합하여 보다 신뢰성 있는 DID 연구를 설계하고 평가할 수 있다.
이 책은 다음과 같은 독자에게 적합하다.
· DID를 논문과 정책평가 연구에 실제로 적용하고자 하는 연구자
· 평행추세 가정을 어떻게 검토하고 보고해야 하는지 알고 싶은 대학원생
· 이벤트 스터디 그래프와 계수를 정확하게 해석하고자 하는 분석자
· 사전추세 검정과 공동검정의 한계를 이해하고자 하는 연구자
· 기대효과, 파급효과 및 통제집단 오염 문제를 점검하려는 정책평가 연구자
· TWFE 이벤트 스터디와 현대적 DID 추정법의 차이를 이해하려는 독자
· DID 연구의 식별타당성과 강건성을 체계적으로 평가하고자 하는 연구자
『DID 분석 완전정복』 제3권은 DID를 단순한 전후 비교기법에서 벗어나 시간적 인과경로를 분석하고 식별가정을 진단하는 연구설계로 확장하는 데 필요한 이론과 실증적 판단기준을 제공한다.
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