楼主: jxapp_54910
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[回归分析求助] 请问stata怎么做双重差分？ [推广有奖]

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jxapp_54910 发表于 2019-2-14 10:10:26 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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政策实行年是2005年，output是产出，add是地址，地址大于500000是实验组，请问怎么求双重差分，然后进行回归分析？数据太多太多，只取了一小部分
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input float(datayear qiye) long add str4 b07_old float output
  4. 2007 498322 653201 "1310"      0
  5. 2006 189461 230302 "1310"      0
  6. 2006 140423 510704 "1310"      0
  7. 2006 243711 350122 "1310"      0
  8. 2008 493332 450404 "1310"      0
  9. 2005 105793 410322 "1310"      0
  10. 2004 394013 310115 "1310"      0
  11. 2008 621291 130322 "1310"      0
  12. 2004 157178 653001 "1310"      0
  13. 2007 151213 610524 "1310"      0
  14. 2006 151213 610524 "1310"      0
  15. 2003 405649 320107 "1310"  53250
  16. 2004 483013 361102 "1310"      0
  17. 2008 466853 410721 "1310"      0
  18. 2007 452609 411426 "1310"      0
  19. 2004 151128 610526 "1310"      0
  20. 2004 303726 330110 "1310"      0
  21. 2007 445244 360982 "1310"      0
  22. 2005 485159 510811 "1310"      0
  23. 2007 358605 371626 "1310"      0
  24. 2004 626649 410181 "1310"      0
  25. 2003 633203 411422 "1310"  14821
  26. 2004 318386 130825 "1310"      0
  27. 2004 140856 510922 "1310"      0
  28. 2008  94771 370402 "1310"      0
  29. 2007 470360 320830 "1310"      0
  30. 2007 323004 350181 "1310"      0
  31. 2005 394013 310115 "1310"      0
  32. 2004 267785 110116 "1310"      0
  33. 2008 601729 511525 "1310"      0
  34. 2006 447982 371422 "1310"      0
  35. 2008 124515 440203 "1310"      0
  36. 2007 332104 341221 "1310"      0
  37. 2004  89382 360430 "1310"      0
  38. 2003  89650 360622 "1310"   3098
  39. 2007 665578 411622 "1310"      0
  40. 2005 158546 440606 "1310"      0
  41. 2004 435835 411723 "1310"      0
  42. 2004 479104 430626 "1310"      0
  43. 2003  81711 341802 "1310"  33001
  44. 2008 161321 210112 "1310"      0
  45. 2004  22466 140881 "1310"      0
  46. 2008 654839 430902 "1310"      0
  47. 2005 643240 230524 "1310"      0
  48. 2003 157411 653226 "1310"      0
  49. 2003 314238 420702 "1310"  20144
  50. 2004 433976 320481 "1310"      0
  51. 2007 682697 610521 "1310"      0
  52. 2004 285990 341522 "1310"      0
  53. 2008 651261 640105 "1310"      0
  54. 2003 621355 130425 "1310" 417421
  55. 2005 244003 620802 "1310"      0
  56. 2008 299182 511025 "1310"      0
  57. 2008 589304 610527 "1310"      0
  58. 2003 144598 520102 "1310"  25598
  59. 2004 355636 510502 "1310"      0
  60. 2004 479983 371122 "1310"      0
  61. 2006 665381 411528 "1310"      0
  62. 2006 272483 211302 "1310"      0
  63. 2006 284646 331102 "1310"      0
  64. 2008 592974 370683 "1310"      0
  65. 2005  20812 140902 "1310"      0
  66. 2006  82990 350103 "1310"      0
  67. 2008 516652 511321 "1310"      0
  68. 2008 588590 511602 "1310"      0
  69. 2004 634607 542231 "1310"      0
  70. 2006 333426 621121 "1310"      0
  71. 2008 381765 410523 "1310"      0
  72. 2004  22545 140821 "1310"      0
  73. 2004  81248 341181 "1310"      0
  74. 2004 150998 610581 "1310"      0
  75. 2007 494059 360425 "1310"      0
  76. 2004 660556 371482 "1310"      0
  77. 2007 150329 610302 "1310"      0
  78. 2006 495848 410821 "1310"      0
  79. 2004 493332 450404 "1310"      0
  80. 2007 306565 430503 "1310"      0
  81. 2004 189461 230302 "1310"      0
  82. 2005 519628 230128 "1310"      0
  83. 2007 299182 511025 "1310"      0
  84. 2005 459236 350111 "1310"      0
  85. 2005 183769 120107 "1310"      0
  86. 2008 418089 511126 "1310"      0
  87. 2004 620710 110112 "1310"      0
  88. 2007 520385 360921 "1310"      0
  89. 2003 177618 610502 "1310"  39789
  90. 2003 633555 130184 "1310"  51177
  91. 2003 199761 320722 "1310"  18221
  92. 2003 302961 652701 "1310"   6236
  93. 2004  99755 371421 "1310"      0
  94. 2004 144873 520111 "1310"      0
  95. 2007 620710 110112 "1310"      0
  96. 2004 106399 410425 "1310"      0
  97. 2003 150998 610581 "1310"   7528
  98. 2007 421068 440282 "1310"      0
  99. 2008 438484 420583 "1310"      0
  100. 2007 417579 330105 "1310"      0
  101. 2004 416074 320305 "1310"      0
  102. 2003 625260 411221 "1310"   8626
  103. 2005 537175 211121 "1310"      0
  104. end
复制代码

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关键词：Stata 双重差分 tata 怎么做 generated stata

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黃河泉 发表于3楼  查看完整内容

试试结果其中 t#d 所对应的 13396.31 (14027.28) 即是 DID 估计值。当然，你也可以 ssc install diff 并help diff。

使用道具

沙发
jxapp_54910 发表于 2019-2-14 10:13:40 |只看作者 |坛友微信交流群
  1. gen time = ( datayear>=2005) & !missing( datayear)
  2. gen treated = ( add>=500000) & !missing(add)
  3. gen did = time*treated
  4. gen e = rnormal()
  5. label var e "normal random variable"
复制代码

这是我现在写的，不知道怎么往下写，谢谢

使用道具

藤椅
黃河泉 在职认证  发表于 2019-2-14 10:21:47 |只看作者 |坛友微信交流群
试试
  1. gen t = (datayear >= 2005) & !missing(datayear)
  2. gen d = (add >= 500000) & !missing(add)
  3. reg output i.t##i.d, robust
复制代码
结果
  1. Linear regression                               Number of obs     =        100
  2.                                                 F(1, 96)          =          .
  3.                                                 Prob > F          =          .
  4.                                                 R-squared         =     0.0448
  5.                                                 Root MSE          =      42235

  7. ------------------------------------------------------------------------------
  8.              |               Robust
  9.       output |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
  10. -------------+----------------------------------------------------------------
  11.          1.t |  -19992.23   13552.03    -1.48   0.143    -46892.79    6908.343
  12.          1.d |  -13396.31   14027.28    -0.96   0.342    -41240.23    14447.62
  13.              |
  14.          t#d |
  15.         1 1  |   13396.31   14027.28     0.96   0.342    -14447.62    41240.23
  16.              |
  17.        _cons |   19992.23   13552.03     1.48   0.143    -6908.343    46892.79
  18. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码
其中 t#d 所对应的 13396.31 (14027.28) 即是 DID 估计值。当然，你也可以 ssc install diff 并help diff。

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板凳
jxapp_54910 发表于 2019-2-14 10:29:33 |只看作者 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-2-14 10:21
试试结果其中 t#d 所对应的 13396.31 (14027.28) 即是 DID 估计值。当然，你也可以 ssc install diff 并hel ...
非常感谢！

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报纸
jxapp_54910 发表于 2019-2-15 12:12:09 |只看作者 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-2-14 10:21
试试结果其中 t#d 所对应的 13396.31 (14027.28) 即是 DID 估计值。当然，你也可以 ssc install diff 并hel ...
  1. gen Dyear = datayear -2005
  2. gen Before3 = (Dyear==-3&d==1)
  3. gen Before2 = (Dyear==-2&d==1)
  4. gen Before1 = (Dyear==-1&d==1)
  5. gen Current = (Dyear==0&d==1)
  6. gen After1 = (Dyear==1&d==1)
  7. gen After2 = (Dyear==2&d==1)
  8. gen After3 = (Dyear==3&d==1)
  9. xtreg output t d Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 i.datayear , fe
  10. est sto reg
  11. coefplot reg,keep(Before3 Before2 Before1 Current After1 After2 After3 ) vertical recast(connect) yline(0)
复制代码

这是我做平行趋势检验的程序，总是得不到想要的图形，是我的代码写错了吗？帮我看看谢谢

使用道具

地板
黃河泉 在职认证  发表于 2019-2-15 17:17:57 |只看作者 |坛友微信交流群
jxapp_54910 发表于 2019-2-15 12:12
这是我做平行趋势检验的程序，总是得不到想要的图形，是我的代码写错了吗？帮我看看谢谢
看不出来，请看看 coefplot 之文章。

使用道具

7楼
jxapp_54910 发表于 2019-2-15 18:03:58 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-2-15 17:17
看不出来，请看看 coefplot 之文章。
好吧

使用道具

8楼
dora7464 发表于 2019-12-19 12:23:38 |只看作者 |坛友微信交流群
黃河泉 发表于 2019-2-14 10:21
试试结果其中 t#d 所对应的 13396.31 (14027.28) 即是 DID 估计值。当然，你也可以 ssc install diff 并hel ...
老师您好，请教您，为什么我的结果treated的coef总是等于0呢？

使用道具

9楼
黃河泉 在职认证  发表于 2019-12-19 14:54:55 |只看作者 |坛友微信交流群
dora7464 发表于 2019-12-19 12:23
老师您好，请教您，为什么我的结果treated的coef总是等于0呢？
无从评论。

使用道具

10楼
LL655200 学生认证  发表于 2020-2-10 16:23:37 |只看作者 |坛友微信交流群
各位大神，政策实施时间是2017年，code前19是实验组，求问双重差分怎么做，接下来的检验用什么合适？？拜托拜托
code        edate        lnmva        lnsize        lnherf        lndabt        lnroa        t        d
1        30sep2019        5.46        6.48        3.4        3.99        2.26        0        0
1        30jun2019        5.62        6.45        3.4        4.01        1.78        0        0
1        31mar2019        5.93        6.48        3.4        4.05        -.33        0        0
1        31dec2018        5.33        6.58        3.4        4.09        1.87        0        0
1        30sep2018        5.25        6.37        3.4        4.16        2.07        0        0
1        30jun2018        4.8        6.04        3.4        4.29        1.75        0        0
1        31mar2018        5.67        5.98        3.4        4.3        -.05        0        0
1        31dec2017        4.78        6.36        3.4        4.19        1.53        0        0
1        30sep2017        6.66        6.03        3.4        4.28        1.78        0        0
1        30jun2017        6.91        6.02        3.4        4.29        .26        0        0
1        31mar2017        5.16        6.02        3.4        4.3        .84        0        0
1        31dec2016        4.65        6.03        3.4        4.29        1.25        1        0
1        30sep2016        4.35        5.99        3.4        4.3        -.01        1        0
1        30jun2016        .46        6        3.62        4.32        -.27        1        0
1        31mar2016        4.63        6.03        3.62        4.32        -.52        1        0
1        31dec2015        5.28        6.03        3.62        4.29        .32        1        0
1        30sep2015        5.68        6.09        3.62        4.27        -1.56        1        0
1        30jun2015        6.28        6.13        3.61        4.24        .55        1        0
1        31mar2015        5.05        6.09        3.65        4.27        -.16        1        0
2        30sep2019        3.65        4.99        3.13        4.76        -2.67        0        0
2        30jun2019        3.94        5.11        3.13        4.68        -1.92        0        0
2        31mar2019        4.65        5.23        3.34        4.62        -.51        0        0
2        31dec2018        3.2        5.32        3.34        4.6        -1.55        0        0
2        30sep2018        3.62        5.33        3.34        4.56        .57        0        0
2        30jun2018        4.42        5.35        3.34        4.55        .59        0        0
2        31mar2018        5.17        5.3        3.34        4.55        -.18        0        0
2        31dec2017        3.34        5.37        3.34        4.56        1.61        0        0
2        30sep2017        3.83        5.59        3.34        4.6        1.37        0        0
2        30jun2017        3.88        5.6        3.34        4.59        3.78        0        0
2        31mar2017        4.35        5.51        3.34        4.58        1.4        0        0
2        31dec2016        4.69        5.51        3.34        4.57        -.97        1        0
2        30sep2016        4.92        5.54        3.34        4.55        -.03        1        0
2        30jun2016        5.67        5.54        3.34        4.53        .95        1        0
2        31mar2016        6        5.5        3.34        4.51        -1.42        1        0
2        31dec2015        7.04        5.41        3.34        4.5        -1.17        1        0
2        30sep2015        7.09        5.39        3.34        4.5        -1.07        1        0
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