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...
平行趋势检验是构建DID模型最为重要的一步，是DID模型的前提条件。在使用DID模型进行实证分析之前，首先必须进行平行趋势检验，如果变量通过了平行趋势检验，那么就初步可以构建DID模型进行实证分析，反之则不行。DID模型在顺利通过平行趋势检验后，还需要继续进行基准回归分析、安慰剂检验和稳健性检验，完成这一流程之后，D...
二、如何使用STATA软件绘制多期DID模型的平行趋势图 使用STATA软件绘制多期DID模型的代码我一开始是参考别的博主的,但是因为我途中又出现了其他一些问题,所以我根据网上的资料、文心一言(AI工具)又作了进一步代码的调整,大家可以参考下面的代码块。 gen t=0 replace t=1 if Year>=Time gen did= Treat*t xtset ...
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...
2️⃣ 构建多期DID对照组和实验组,明确研究对象。 3️⃣ 创建多期DID时间虚拟变量,为分析提供时间维度。 4️⃣ 进行平行趋势检验,确保数据满足模型假设。 5️⃣ 进行多期DID基准回归,控制时间和个体固定效应。 6️⃣ 探索异质性分析,比如东部和西部地区的差异。
最近刚辅导完一篇多期DID,上期写了传统DID(单时点DID)的工作量,这次讲一下多期DID的主要工作: 1.描述性统计、相关性分析 2.平行趋势检验(火柴图,基期因为取pre1不通过,所以选的第1期) 3.基准回归(与传统DID唯一的区别在于多时点DID针对不同政策实施时间,生成了对应的treat) 4.稳健性检验: (1)PSM+DID,这...
简要地介绍了双重差分模型DID与配套的平行趋势检验与安慰剂检验,并演示了数据的处理和平均处理效应ATT的估计。, 视频播放量 1584、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 7、收藏人数 75、转发人数 6, 视频作者 大豆数据分析工作室, 作者简介 可有偿咨询,添加BDA_Studio为好友
多期数据进行DID模型研究时,针对共同趋势检验,通常有两种处理思路,分别是图示法和回归模型检验法。 4.1 图示法 对比不同组别因变量均值的时间趋势;使用SPSSAU可视化中的误差线图或簇状图均可;图示法只需要观察‘效应’时间点前即before时的各时间点时,treated和control组别因变量数据是否均有平行性(两条线基本平行)...
使用STATA绘制多期DID模型的平行趋势图时，可以参考以下代码：stata 假设数据集为city_data.dta，包含城市代码（Code）、年份（Year）、实施政策年份（Time）、控制变量（Second、Third、Export、Inport）以及政策实施标识（Treat）首先，加载数据集 use city_data, clear 然后，运行DID模型 reg finpeo ...
2. 设定模型 在多期DID模型中,您需要明确处理组、对照组以及政策实施时间。处理组是受到政策影响的个体,对照组是没有受到政策影响的个体。政策实施时间是指政策开始生效的年份。 3. 编写代码 在Stata中,您可以使用以下代码来构建多期DID模型: stata * 加载数据 use your_dataset.dta, clear * 创建面板数据 xtset...