gen did=time*groupnew global xlist "lnagdp indust_stru finance ainternet market " xtreg entre_activation did $xlist i.year, fe robust mat b[`i',1] = _b[did] mat se[`i',1] = _se[did] scalar df_r = e(N) - e(df_m) -1 mat p[`i',1] = 2*ttail(df_r,abs(_b[did]...
*使用preserve和restore可以在运行部分代码时使用修改后的数据并恢复 preserve *可使用drop if或keep if语句将样本分类回归 drop if Husline==0 keep if area_rank==1|area_rank==2 xtreg pri_cty DID1 $X2 $Y2 i.Year ,fe cluster(County_id) est store result5 restore esttab result5... using 异质...
最终得到多期DID模型平行趋势检验的置信区间图。可以看出在政策实行的第四年才开始显著，说明政策具有滞后性。（此为模拟数据，结果仅供参考）3 平行趋势检验Stata代码 --- xtset id year *构建交互项 joinby id using 基础信息.dta gen t=0 replace t=1 if year>=time gen did=treat*t *多期DID平行趋势检...
@文心快码多时点did代码 文心快码 多时点DID(Difference-in-Differences)分析是一种经济学和计量经济学中常用的方法,用于评估某项政策或事件对处理组和控制组的影响差异。与标准DID相比,多时点DID允许处理组在不同时间点接受处理,而不是在同一时间点。 以下是一个简单的多时点DID分析的Python代码示例,使用statsmodels...
文章主要参考文献: 三月苏苏:Stata实证全流程代码/多时点DID模型 发布于 2022-12-14 01:30・浙江 Stata stata连享会 内生性 写下你的评论... 关于作者 Rational Mouse 回答 123 文章 201 关注者 297 关注他发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...
在进行实证研究时，Stata 是一种广泛使用的统计软件。以下内容将介绍实证研究全流程中使用 Stata 的基本步骤，重点是多时点差异影响模型（DID）的构建。首先，导入数据是研究的起点。需设定文件路径并导入 dta 格式数据，这一步骤确保了研究数据的完整性与正确性。数据清洗是保证研究质量的关键。使用诸如定义...
在DID模型中,基准回归是与平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验同等重要的,是DID模型分析中不可缺少的一步。通过对DID模型进行基准回归,得到核心解释变量(交互项)的系数,根据系数的符号、大小、显著性来判断所研究政策对被解释变量的影响,进而确定所研究政策的推行对研究个体的影响。此外,可以选择控制变量、个体固定效...
gen did=time*groupnew global xlist "lnagdp indust_stru finance ainternet market " xtreg entre_activation did $xlist i.year, fe robust mat b[`i',1] = _b[did] mat se[`i',1] = _se[did] scalar df_r = e(N) - e(df_m) -1 ...