Recent developments in event study estimation

Abstract

This review examines recent methodological advances in the estimation of causal effects using difference-in-differences (DiD) frameworks, particularly under staggered treatment adoption with heterogeneous effects. While two-way fixed effects (TWFE) models remain widely used, they can yield misleading results when treatment effects vary across units or over time. To address these concerns, the review surveys a set of alternative estimators developed to improve identification and interpretation in such settings. These include dynamic group-time estimators, imputation-based methods, and doubly robust strategies. The paper complements this theoretical overview with a series of simulation studies designed to evaluate the empirical performance of these methods under varying degrees of treatment effect heterogeneity and error structure complexity. The findings highlight both the potential and the limitations of modern DiD estimators, offering guidance for their application in contemporary empirical research.Esta revisión examina los avances metodológicos recientes en la estimación de los efectos causales utilizando marcos de diferencias en diferencias (DiD), en particular bajo la adopción de tratamientos escalonados con efectos heterogéneos. Aunque los modelos de efectos fijos bidireccionales (TWFE) siguen siendo ampliamente utilizados, pueden producir resultados engañosos cuando los efectos del tratamiento varían entre unidades o a lo largo del tiempo. Para abordar estas preocupaciones, la revisión examina un conjunto de estimadores alternativos desarrollados para mejorar la identificación y la interpretación en tales contextos. Entre ellos se incluyen los estimadores dinámicos en tiempo de grupo, los métodos basados en la imputación y las estrategias doblemente robustas. El artículo complementa esta visión teórica con una serie de estudios de simulación diseñados para evaluar el rendimiento empírico de estos métodos en distintos grados de heterogeneidad del efecto del tratamiento y de complejidad de la estructura del error. Los resultados ponen de relieve tanto el potencial como las limitaciones de los modernos estimadores DiD, ofreciendo orientación para su aplicación en la investigación empírica contemporánea.