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平行趋势检验权威发布_平行趋势检验图怎么解读(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

平行趋势检验

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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。

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Stata实证分析全攻略：从数据到模型终于完成了Stata实证分析！这里分享一下我的经验，希望能帮到大家。数据收集 𐟓Š 从国泰安数据库获取数据：这个数据库真是宝藏，几乎能满足大部分需求。国家统计局官网下载数据：有时候直接从官网下载数据更方便。数据清洗和匹配：确保数据的完整性和准确性非常重要，这一步不能省略。基础检验工作 𐟔 Hausman检验：随机效应模型还是固定效应模型？Hausman检验来帮你决定。共线性检验：自变量之间有没有多重共线性？这个一定要检查。平行趋势检验和异质性检验：评估模型的适用性和稳健性。各种模型的回归分析 𐟓ˆ OLS模型、固定效应模型、动态面板模型：这些是常用的模型。中介效应检验：自变量是否通过中介变量影响因变量？这个很重要。调节效应检验：自变量对因变量的影响有没有调节作用？也需要考虑。有调节的中介效应检验：自变量是否通过中介变量对因变量产生调节作用？这个更复杂但也很必要。进阶模型：空间杜宾模型、双重差分模型、断点回归模型和门槛回归模型，这些模型能更全面地分析数据。显著性调整方法 𐟔„ 更换和选择控制变量：调整模型的显著性水平。残差修正：采用缩尾等方法对残差进行修正，提高模型的准确性和鲁棒性。希望这些经验能帮到你们，如果有任何问题，欢迎随时交流！𐟘Š

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中国法学期刊文章DID模型错误大揭秘最近在读关于认罪认罚方面的论文时，偶然发现了一篇发表在中国法学上的文章，顿时引发了我的兴趣。然而，仔细阅读后，我发现这篇文章在DID模型的使用上存在严重问题。作为一个在法学领域有一定经验的研究者，我觉得有必要指出这些错误，希望能引起大家的关注和讨论。首先，让我们来看看这篇文章在DID模型设置上的第一个问题。吴雨豪老师在文章中使用的DID模型公式里，水平项和固定效应同时存在。根据我所了解的知识，吴雨豪老师使用的是R语言进行建模。在R语言中，使用plm包进行DID建模时，有多个选项可以选择。根据文章的公式，应该是选择了effect=twoways，model=within的设置。然而，在这种设置下，水平项和年份、地区固定效应会共线，R会自动删除共线项，只报告水平项的系数，这样的结果是没有实际意义的。其次，文章没有进行平行趋势检验。DID模型的前提之一就是平行趋势假设。这篇文章采用的是反向的DID设计，至少应该保证政策实施后是平行的，实施前有差异。然而，文章中没有任何平行趋势检验的证据，这直接影响了结论的可靠性。最后，文章没有解决认罪认罚试点城市选取不随机的问题。这个问题在所有模型中都没有得到解决。结果就是这篇文章的DID结果完全可能是选择试点城市本身导致的，无论是讨论还是计量方法都无法完全缓解或解决这个问题。总的来说，这篇文章在DID模型的使用上存在多个错误和遗漏，这不仅影响了文章的科学性，也误导了读者对认罪认罚政策效果的理解。希望这些发现能够引起法学界和学术界的关注，促进我们在研究方法上的不断进步和完善。

一分钟搞懂DID平行趋势检验图！ 𐟎ŽŸ理平行趋势检验的核心思想是事件研究法。具体步骤如下：首先，创建年份虚拟变量和处理组虚拟变量的交互项。将这些交互项作为解释变量，与Y进行回归分析。检查交互项的系数是否显著。 𐟓Š 如何解读平行趋势检验图？在政策实施前，观察交互项系数（以pre开头）的竖线是否与横轴相交。如果所有竖线都与横轴相交，说明回归系数不显著，通过了平行趋势检验。反之，如果有一条竖线没有与横轴相交，则未通过检验。在政策实施后，观察交互项系数（以post开头）的竖线是否与横轴相交。至少有一条竖线不应与横轴相交，最好是所有竖线都不与横轴相交，这表明政策后的效果显著。 𐟓Š 结果解释结果解释的模板参考图3：事件研究法的回归结果及平行趋势动态如图所示。pre_3 -pre_2、post_1-post3分别表示政策施行前3年及政策后3年。在政策实施前，估计系数（pre_3-pre_2）均不显著，满足了平行趋势检验的假设。在政策实施后，第1期-3期的系数显著，说明政策呈现正向影响，且从第1年开始效果明显。

𐟓Š 平行趋势检验全解析 𐟓ˆ 𐟔 原理探秘： 𐟓Œ 上图展示了平行趋势检验的直观结果。横轴代表着事件或政策实施的时期，0点即为实施当期。负数表示实施前，正数则代表实施后。 𐟓Œ 纵轴揭示了事件的影响力，正数意味着正面影响，负数则是负面影响。 𐟓Œ 图中的黑点代表系数具体值，而竖线则划定了置信区间。若置信区间与系数为0的虚线有交点，那意味着该系数不显著。 𐟓Š 深入分析： 𐟔𙠥œ褺‹件前，竖线与虚线有交点，表明之前系数不显著。 𐟔𙠨€Œ在事件当期及后续，竖线与虚线无交点，因此系数呈现出负向显著性。这可以解读为，在事件实施前，它几乎无影响；但一旦实施，尤其是在当期和后两期，它会对被解释变量产生显著的负面影响。 𐟔𙠦€𛧚„来说，这个DID模型的结果是相当显著的。