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平行趋势检验权威发布_did平行趋势检验(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

平行趋势检验

平行趋势检验调整难题？试试这个方法！ 𐟤” 你是否也遇到了平行趋势检验怎么调都调不好的困扰？别担心，这里有一个有效的解决方法！ 𐟓ˆ 首先，尝试将最后两期数据合并。这样，显著性水平往往会得到改善。合并的方法可以参考下图三。 𐟓Š 另外，即使某些时期显著，而后续时期不显著，这也可以解释为政策效果的持续性较差。 𐟒ᠦœ€后，别忘了检查你的模型设定和数据收集是否准确无误。这是确保平行趋势检验准确性的关键。 𐟔 记住，调整平行趋势检验需要耐心和细心。通过上述方法，你或许能够找到满意的解决方案！

Stata双重差分法（DID）全流程详解 𐟓Š 平行趋势检验步骤安装手动画图工具：ssc install coefplot 生成policy变量：gen policy = year - 政策时间点，然后tab policy 缩尾处理：将政策前后的时间点都缩尾到3年。具体操作是replace policy = -3 if policy < -3和replace policy = 3 if policy > 3 生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项： forvalues i = 3(-1)1，生成pre_i = (policy == -i & treat == 1) 生成current = (policy == 0 & treat == 1) forvalues j = 1(1)3，生成post_j = (policy == j & treat == 1) 在图中不表示出基准期：drop pre_1，然后reghdfe 因变量 pre_* current post_* 控制变量，absorb(省份固定年份固定)，cluster(自己选择聚类) 在图中表示出基准期：reghdfe 因变量 pre_3 pre_2 current post_1 post_2 post_3 pre_1 控制变量，absorb(省份固定年份固定)，cluster(自己选择聚类) 画图：在Stata中，以下代码必须全部放在同一行才能运行。具体操作是coefplot, baselevels vertical keep(pre_* current post_*) omitted order(pre_3 pre_2 pre_1 current post_1 post_2 post_3) level(95) yline(0,lcolor(edkblue*0.8)) xline(3, lwidth(vthin) lpattern(dash) lcolor(teal))ylabel(,labsize(*0.75)) xlabel(,labsize(*0.75)) ytitle("政策动态效应", size(small)) xtitle("政策时点", size(small)) addplot(line @b @at) ciopts(lpattern(dash) recast(rcap) msize(medium)) msymbol(circle_hollow) scheme(s1mono)

Stata指南！实证轻松搞定𐟔劧𛏨🇥‡ 个月的辛勤整理，终于完成了这份详尽的Stata数据库指南！无论你是初学者还是经验丰富的用户，这份指南都能为你提供宝贵的参考。主要内容包括但不限于：数据清洗 𐟧𜊦•𐦍妉𞠰Ÿ” 实证建模 𐟓ˆ Stata指导 𐟓– 文章辅导 𐟓 描述性统计 𐟓Š 相关性分析 𐟓ˆ 实证前的检验 𐟔 基准回归 𐟓Š 稳健性检验 𐟓ˆ 异质性检验 𐟓Š 内生性检验 𐟓Š 机制检验 𐟓Š 长期效应 𐟓Š 调节效应 𐟓Š 模型选择：固定效应模型 𐟓Š 随机效应模型 𐟓Š 分位数回归模型 𐟓Š 工具变量 𐟓Š Logit、Probit、Tobit模型 𐟓Š DID模型 𐟓Š PSM模型 𐟓Š 具体模型包括： OLS回归 𐟓Š 面板数据回归（固定/随机效应模型） 𐟓Š 最小二乘法 𐟓Š 分位数回归 𐟓Š Logit、Tobit、Probit模型 𐟓Š 系统GMM 𐟓Š 双重差分模型（DID）和平行趋势检验 𐟓Š 豪斯曼检验 𐟓Š

双重差分法更像是，由于数据的不可得性无法追溯更清晰的因果，从而从可得到的数据中得到的一个归纳性的判断，就比如平行趋势检验，不就是一个归纳吗。我自己是觉得，随着人工智能和大数据的发展，肯定会有新的发展变革，这应该要看数据和算法。

政策研究：多期DID与普通DID的区别这次分享的内容是关于政策研究的补充内容，特别是多期DID和普通DID的区别。普通DID研究的是在同一时间在全国各地实施的政策，而多期DID研究的是在不同时间在不同地方实施的政策（先试点后推广）。多期DID的实验步骤基准回归 𐟓ˆ 基准回归的操作和普通DID一样，但在生成交互项时稍微复杂一些。平行趋势检验 𐟓Š 平行趋势检验是检验政策实施前后实验组和对照组的差异。理想的效果是政策实施前不显著，实施后开始显著。这表示政策实施前实验组和对照组的被解释变量没有差异，实施后开始产生明显差异。安慰剂检验 𐟒Š 多期DID的安慰剂检验包括时间安慰剂检验和个体安慰剂检验。时间安慰剂检验可以通过人为改变政策实施时间来检验，汇报新生成的回归结果即可。个体安慰剂检验则需要通过核密度图来呈现。稳健性检验 𐟔 稳健性检验的方法很多，可以根据参考文献选择多种方式来进行。总结多期DID和普通DID的主要区别在于政策实施的时间和地点。通过基准回归、平行趋势检验、安慰剂检验和稳健性检验，可以更全面地评估政策的效果。希望这些内容对大家有所帮助！

论文大纲搞定！回归表格和实证技巧全掌握论文大纲搞定啦！𐟎‰ 接下来就是回归表格的整理，差点就手动输入了实证表格，幸好有esttab命令来帮忙，代码在P2，解释在P3。𐟒𛊊𐟓Š 回归表格怎么输出？ esttab命令可以轻松搞定！代码在P2，解释在P3。 𐟓‹ 论文大纲论文大纲在P4，整理得很清晰。 𐟤” 表格为什么那么多列？为了让表格更美观且丰富实证结果。参考了几篇近两年的经管论文，表格一般有四列。 𐟒砤𘾤𞋯𜚊𐟒砙有两个指标：第一列Y1不加控制变量，第二列Y1加控制变量，第三/四列Y2不加/加控制变量。 𐟒砙有一个指标：可以把控制变量分为几类，第一列Y不加控制变量，第二/三/四列Y加第一/二/三类控制变量。 𐟒砄ID模型：第一列DID+不加控制变量，第二列DID+加控制变量，第三列平行趋势检验+不加控制，第四列平行趋势检验+加控制。 𐟌Ÿ 总结：是否加控制变量、控制变量分类分开加（最常用，每篇都有）；是否固定效应；DID或平行趋势...这些回归方式疯狂排列组合，整出漂亮的表格。仅供参考，有好的办法，欢迎交流！𐟓Š #stata #论文表格 #论文大纲 #实证分析 #计量经济学

Stata实证分析全攻略，轻松搞定！𐟎‰ 不用担心不会Stata就完成不了实证部分，这里帮你搞定一切！𐟘Ž 𐟎‰ 数据查找、数据匹配、数据清洗 𐟎‰ 描述性统计、相关性分析 𐟎‰ 主成分分析、因子分析、聚类分析、多重共线性检验 𐟎‰ 豪斯曼检验、F检验 𐟎‰ DID平行趋势检验、稳健性检验 𐟎‰ 单位根ADF平稳性检验、格兰杰因果检验 𐟎‰ OLS最小二乘法、固定效应模型 𐟎‰ 随机效应模型、DID模型 𐟎‰ 动态面板（系统GMM模型、差分GMM模型） 𐟎‰ 门槛非线性回归、空间计量模型 𐟎‰ 异质性分析、调节效应/中介效应从数据预处理到模型选择，这里为你提供一站式的Stata实证分析服务，让你的研究更加专业和全面！𐟌Ÿ

𐟓Š 描述性统计：带你走进数据分析的世界！ 𐟔 描述性统计是什么？ 𐟓š 探索数据分析的奥秘，学妹们快来吧！ 𐟛 ️ 一、数据前期处理 1️⃣ 数据搜集与合并 2️⃣ 数据清洗、熵值法、主成分分析 𐟓ˆ 二、基础分析 1️⃣ 描述性统计 2️⃣ 相关性分析 𐟔젤𘉣€前期检验 1️⃣ ADF单位根检验 2️⃣ 共线性检验 3️⃣ 模型检验（F检验、豪斯曼检验等） 𐟓ˆ 四、基准回归模型 1️⃣ OLS最小二乘法 2️⃣ 固定效应模型、随机效应模型 3️⃣ DID模型 4️⃣ 动态GMM 5️⃣ 门槛非线性回归 6️⃣ 空间计量模型 𐟔 五、基准回归检验 1️⃣ 稳健性检验 2️⃣ 内生性检验 3️⃣ 安慰剂检验、平行趋势检验 4️⃣ 调节效应/中介效应 5️⃣ 异质性分析 𐟌Ÿ 你将获得： 1️⃣ dta数据/excle数据 2️⃣ 72小时内完成/可加急处理 3️⃣ 不篡改输出结果，确保可复现

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导师秘传：Stata实证分析全攻略 𐟓Š 描述性统计 𐟓š 相关性分析 𐟔 各种检验 F检验豪斯曼检验 VIF多重共线性检验 𐟓ˆ 核心回归固定效应 OLS logit mlogit 双重差分 did 工具变量iv 分位数检验平行趋势检验异质性稳健性内生性 PSM检验 𐟓… 面板数据 𐟓Š 截面数据 𐟓ˆ 时间序列数据 𐟓‹ The ones returned to you include： Dta数据或Excel数据一份有文字注释的代码输出结果整合文档

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