[学习心得] 政策时间不同的 DID 操作程式与资料與检定 parallel trend 假设   [推广有奖]

抱歉，我没弄明白作者为啥这样处理。
不知你有什么看法？

请问，谁看明白了这篇文章（big bad bank）是怎么对平行趋势进行说明的吗，黄老师说的“其他方式”是什么？我就只看到了“preliminary results”好像是对逆向因果的讨论。

这个问题讨论了那么久还是云里雾里，能不能爽快一点啊，直接说出答案呢？下面我说说我的理解，欢迎大家一起讨论！
我们知道，这篇文章的模型（1）为：Yst  =a +b*Dst + c*Xst + As + Bt + e。其中，Yst 为收入分配；Dst为虚拟变量，即s州放松管制当年及以后年度取1，否则取0，（Dst, a dummy variable that equals one in the years after state s deregulates and equals zero otherwise）；Xst应该是控制变量（Xst is a set of timevarying, state-level variables）；As和Bt分别代表州固定效应和年固定效应。
这里的系数b是作者真正关心的变量，代表放松管制对收入分配的影响。但是，按照常规DID模型，Dst应该等于treated*time。其实这里也代表了。为什么？因为 s 就是treated，t 就是time。根据作者数据macro_workfile中的变量_intra，确实是放松管制当年及以后年度取1，否则取0，满足了time的定义。我们真正的困惑可能是treated，treated怎么不定义呢？只能理解成没有对照组，所以treated这一列向量全是1，就没有必要单列出来了。
结论：
1、Yst  =a +b*Dst + c*Xst + As + Bt + e其实还是DID，只是DID模型的特例罢了（treated全部等于1，即 s 等于1）；
2、如果有对照组，把对照组的treated定义为0即可；
3、如果有对照组，还是把模型写成Yst  =a + f*Ds + g*Dt + b*Dst + c*Xst + As + Bt + e吧。
4、总之，本文对此DID持怀疑态度，只是他发表的期刊比较牛罢了。

本人又思考了一下，对于有控制组的情形。
1、对于实验组，treated好定义，取1即可，time也好定义，按实际的发生年度，大于等于当年取1即可。
2、对于控制组，treated好定义，取0即可；但是对于time，不好定义。若全取0，则相当于没有控制组了，也就是本文模型（1）的情形。若按照实验组对time定义的逻辑，则还需配对。但是多期的PSM，理论上与实践上都难以操作，所以对于多期的PSM-DID，估计难以实现。只能考虑用其他研究方法了，比如事件研究法。当然，对于知道怎么处理多期的PSM-DID的，非常欢迎分享！

那个dynamic effect的 figure3是对平行趋势的检验

恍然明白，谢谢~~~~

你看figure6的dofile了没?你试一下作者没调整之前的图，也就是dofile里的回归结果看一下。感觉作者这样做是为了调整事件前的系数基本在0附近

黄老师，您好，想请教一下您，如果我以省为单位做政策不同时间实施的分析，但是政策在该省的覆盖程度是有变化的，若是否实施该政策（treatment）用0和1来表示，能否在设置treatment变量时根据政策的覆盖程度用小数表示，如，该政策只覆盖了一小部分省，就用0.3表示？谢谢您

谢谢黄老师！

这是个有趣，但不是太标准的问题，这篇文章 https://academic.oup.com/restud/article/85/2/999/4096388 不知有无帮助？