DID大法：多期DID如何做平行趋势检验？ [推广有奖]

同问啊！请问解决了吗？怎么弄？是设为基准还是删除？谢谢！

请问基准组的概念是什么呀？为什么要删除基准组呢？我看有的文章中基准组的选取为政策颁布之前第三年及更早年份，请问基准组的选取有什么注意事项吗？

因为会生多重共线性

请问这个问题你解决了吗？一直没有受到政策影响的样本如何处理呢？谢谢！

你看的论文造假了，不可信。肯定会drop一期。

还是不明白，为什么要drop掉前一期作为基准期啊

会有多重共线性

请问现在您应该懂了吧可不可以教教我呜呜呜

在进行多期差分（Difference-in-Differences, DID）分析时，平行趋势假设的检验对于确保模型的有效性至关重要。当不同个体或组别政策实施的时间点不同时，传统的图形检验方法可能不再适用。此时，事件研究法(Event Study)成为了一种有效且常用的方法。

### 1. 理解事件研究法

在多期DID分析中，事件研究法通过构造时间窗口，围绕政策冲击点进行前后比较，以评估处理效应的动态变化。这种方法允许我们查看处理组和对照组之间的差异随时间演变的情况，进而判断是否存在平行趋势。

### 2. 实施步骤

#### 步骤一：定义时点
首先，需要确定每个个体或组别的政策实施具体年份，并将其设定为“0”年。然后创建一个事件时间变量，其中政策实施前的年份为负数，实施后的年份为正数。

#### 步骤二：构建模型
在Stata中，可以使用`regress`命令来实现事件研究法。模型通常包括一系列虚拟变量表示不同时间点，以及与这些虚拟变量交互的处理组指示器。

例如，假设政策影响发生在第t年，则模型可能包含以下项：
- 处理组指示器（D）
- 不同于“0”年的每个时间点（T1, T2, ..., Tn）的虚拟变量
- D与T之间的交互项（DT1, DT2, ..., DTn）

#### 步骤三：检验平行趋势
通过观察交互项系数的变化，可以判断处理组和对照组在政策实施前后是否有显著差异。如果所有时间点上的系数都围绕0波动且没有明显模式，这表明平行趋势假设成立。

### 3. 使用Stata操作

以Beck, Levine & Levkov(2010)的论文为例：
- 导入数据和代码
- 定义政策实施年份（构造事件时间变量）
- 执行`regress`命令，包括所有必要的交互项
- 检查系数图或输出结果以验证平行趋势假设

### 4. 总结
多期DID分析中的平行趋势检验对于确保模型的准确性至关重要。通过构建和检查处理组与对照组在政策实施前后的时间序列差异，事件研究法为这一过程提供了一种系统且直观的方法。

希望这能帮助你理解和应用多期差分分析中平行趋势假设的有效检验方法！如果有具体数据或问题，可以进一步探讨如何运用Stata进行详细操作。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

原始数据哪里找？