我想用上市公司数据估计碳排放权这一政策的处理效应，收集了2008—2017年的数据，政策

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我想用上市公司数据估计碳排放权这一政策的处理效应，收集了2008—2017年的数据，政策实施年份为2013年。这样的面板数据如何进行平行趋势检验？回归模型中处理效应虚拟变量应该怎么设定呢？是不是需要加入处理组虚拟变量和政策时间虚拟变量的交互项，尝试了多种模型设定，总是提示我加入的虚拟变量多重共线，其实10个年份，我仅加入了9个虚拟变量。

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关键词：上市公司数据 上市公司 上市公 碳排放 虚拟变量

对，构造9个年份的虚拟变量，以2008年为基准类，与分组变量进行交互，就可以了，可以得到9个交互项系数，分别相当对应年份与2008年的DID估计量，看13年前的系数是否为零，接近0，证明平行趋势满足, 若你年份变量为year，用tab year, gen(d),就会产生10个虚拟变量，丢掉d1即可, 或直接回归时用i.year # treat，Stata会自动给你产生交互项.

学徒小段 发表于 2021-3-25 18:13
对，构造9个年份的虚拟变量，以2008年为基准类，与分组变量进行交互，就可以了，可以得到9个交互项系数，分 ...

您好，我刚才又试了一下，不再出现共线性了，但是平行趋势检验的结果不是很理想。您看一下下图，2013年之前，也就是前五年，系数中有好几个显著的，是不是说明平行趋势假设不满足？接下来是不是要用psm进行匹配？这类面板数据的匹配应该用什么命令呢？

淖尔封 发表于 2021-3-26 09:01
您好，我刚才又试了一下，不再出现共线性了，但是平行趋势检验的结果不是很理想。您看一下下图，2013年之 ...

不满足。没有命令，可以先用08年的数据进行截面匹配，然后再试着做差分