18小时完成DID全方位提升，含13篇范例论文讲授

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DID作为政策评估中应用最为广泛的因果推断方法之一，

成为金融、财务、法律、社会等学科中的重要研究方法。

而双向固定效应模型 (TWFE) 在满足系列假设的条件下，成为 DID 政策估计的重要方法，

近年来在实证应用中广为应用。DID 与“Staggered”/“Generalized”已经成为应用经济学背景下的基准应用方

法。

Bakeret al. (2022) 对 2000 年-2019 年发表在 5 本顶级金融 (431 篇) 和 5 本会计学 (313 篇) 论文的刊文进行统计分析。

故DID第七期课程新增“交叠DID”前沿专题~！

DID端午小长假特训回放

传统DID+多期DID+DID模型扩展+空间DID+交叠DID

360度无死角全面掌握DID，含10篇范例论文讲授

培训时间：18小时

培训方式：在线学习，提供独家资料（含do）+答疑

培训费用：

前两天：2200元/ 1900元 (全日制本科及硕士在读优惠价)

最后一天：1200元/ 1050元 (全日制本科及硕士在读优惠价)

报名链接：

前两天：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1733

最后一天：https://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1862

资料概览：

DID

交叠DID

讲师介绍：

崔百胜，厦门大学经济学博士，上海师范大学教授，硕士生导师。

主要讲授研究生《空间计量经济学》、《中级应用计量经济学》、《货币理论与政策》等课程。教学使用软件为Stata和Matlab软件，熟悉相关软件的操作与使用。

主要研究领域为货币理论与政策、动态一般均衡模型、空间计量经济学。主持国家社会科学基金项目，教育部人文社会科学基金项目，以及上海市教委科研创新项目等在内的多项课题。在CSSCI期刊发表学术论文30余篇。参与编写《空间计量经济学——现代理论与模型》、《经济计量研究指导——实证分析与软件实现》等专业教材。

课程特色：

（1）加强了基础性的操作，如多期DID中，对动态多期虚拟变量的生成，增加了Stata的两种实现代码；

（2）细化了多期DID的章节，如多期DID中，考虑了同时点和异时点两种情况下的多期政策效果评估，增加了Beck(2010)动态图形展示，更清晰的理解动态DID的理论内涵；

（3）增加了DID领域的新近研究 成果，如考虑了溢出性处理效应下的政策评估；

（4）解读最新关于传统面板PSM-DID方法的不足及改进的论文；

（5）增添了Stata17中的官方命令。

（6）交叠DID为2022新设专题，教学目标：对近3年DID领域中出现的新方法进行系统掌握，能够对其主要命令，主要原理，主要应用场景和结果的解读进行掌握，达到运用新方法进行论文写作的目标。

课程大纲：

12小时：

一、传统DID（3h）

1.1 课程导言

1.1.1 政策评估主流方法

1.1.2 国内顶刊DID刊文情况与模型类型梳理

1.1.3 建立因果关系

1.1.4 DID政策评估，如何识别两种错误的反事实

1.2 模型构建

1.2.1 政策效果不随时间而变

1.2.2 政策效果随时间变动

1.3 Stata实现

1.3.1 DID数据生成与处理

1.3.2 基于DID基本原理的Stata实现

1.3.3 两种政策效果比较

1.3.4 五种传统DID命令与Stata17官方新命令估计结果分析

二、多期DID（渐进DID）（3h）

2.1 多期DID政策效应的动态图形展示

2.1.1Beck_Levine(2010)经典图形展示

2.1.2coefplot命令动态图形展示

2.2 多期DID平行趋势检验图形实现

2.2.1 图示法

2.2.2 系数检验法

2.3 安慰剂检验的Stata实现

2.3.1 政策实施时间前置的安慰剂检验

2.3.2 处理组随机化处理的安慰剂检验

2.4 三重差分模型（DDD）

2.5 例文精读3篇

[1] 曹清峰.国家级新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据.中国工业经济,2020(07)

[2] 任胜钢等.排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据.中国工业经济,2019(05)

[3] Beck,T., Levine, R. & Levkov, A. (2010). Big Bad Banks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States. The Journal of Finance,65(5), pp.1637-1667

三、DID模型扩展（3h）

3.1 PSM-DID

3.1.1 PSM估计的三种程序实现

3.1.2 共同支持检验（common support）

3.1.3 多期面板数据PSM-DID的Stata实现

3.1.4 例文精读1篇：孙晓华等. “营改增”促进了制造业与服务业融合发展吗.中国工业经济,2019(08)

3.1.5 例文精读1篇：谢申祥等.传统PSM-DID模型的改进与应用.统计研究,2021 (02)

3.2 时变处理时间与持续期的灵活面板DID因果分析

3.3 异质性处理效应下的双向固定效应估计与模糊DID应用

3.3.1 模糊DID（Fuzzy DID）估计量与Stata实现

3.3.2 异质性处理效应时，双向固定效应估计还稳健吗？

3.3.3 异质性处理效应存在时的解决方法：模糊DID

3.3.4 例文精读1篇：

Chaisemartin,Clément de, and XavierD’Haultfoeuille.“Two-Way Fixed Effects Estimators with HeterogeneousTreatment Effects.” American Economic Review 110, no. 9(September 2020):2964–96.

四、空间DID（3h）

4.1 忽略空间因素的DID结果可靠吗？

4.2 空间DID模型构建

4.3 政策评估的空间效应分解

4.4 存在溢出处理效应时的稳健DID估计

4.5 例文精读3篇

[1] 排污权交易、二氧化硫排放与经济高质量增长——基于空间双重差分模型

[2] Chagas,André L.S, Azzoni C R , Almeida A N . Aspatialdifference-in-differences analysis of the impact of sugarcane production onrespiratory diseases. Regional Science and Urban Economics, 2016.

[3] ClarkeD. Estimating difference-in-differences in the presence of spillovers[J]. 2017.

6小时：

一、 交叠DID应用建议

1. 如何在多期与处理时间变化时，选择合适的DID估计量？

2. 如何处理非平行趋势的情况？

3. 如何在少量处理单位情况下进行科学抽样？

4. DID新命令应用简介

二、交叠DID分解

1. 潜在结果表述

2. TWFE在交叠DID估计中的偏误分解

3. 交叠DID的Bacon分解与Stata实现

4. 文献解读

[1] Goodman-Bacon, Andrew,“Difference-in-differences with variation in treatment timing,” Journal of Econometrics, 2021, 225 (2), 254–277

三、交叠DID的异质稳健估计

1. 两阶段DID

2. 双稳健DID

3. 多时段DID

4. 合成DID

5. 文献解读

[1] Gardner J. Two-stage differencesin differences[J]. Working paper, 2021.

Sant’Anna P H C,Zhao J. Doubly robust difference-in-differences estimators[J].Journal of Econometrics, 2020,219(1): 101-122.

[2] Callaway B, Sant’Anna P H C. Difference-in-differences with multiple time periods[J].Journal of Econometrics, 2021, 225(2): 200-230.

[3] Arkhangelsky D, Athey S,Hirshberg D A, et al. Synthetic difference-in-differences[J]. American EconomicReview, 2021,111(12): 4088-4118.

课程优惠：

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1. 点击对应课程报名链接；

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关键词：DID 全方位 econometrics fixed effect Deregulation

双向固定效应模型与异质性处理效应的DID
1. TWFE能有效估计异质性效应吗？
2. 静态TWFE DID 估计
3. 动态 TWFE DID 估计
4. 交叠DID 估计


基于《中国工业经济》2021年度刊文的分析--DID应用的最新动态追踪
1、 DID应用的基本统计
2、 DID模型的应用主题
3、 DID模型的应用类型
4、 DID模型的趋势展望

DID直播丨将Match进行到底—PSM倾向得分匹配的原理与应用
1. 匹配的理论基础
2. PSM分析过程：原理、假设与Stata实现
3. 例文解读：魏守华等. 城市等级、人口增长差异与城镇体系演变.中国工业经济,2020(07).

DID专题丨灵活条件DID模型及Stata实现
直播内容：
一、 模型描述
二、 经典DID模型在估计时变处理时点与动态处理效应时的困难
三、 非参数灵活条件DID估计量
四、 Stata软件实现与结果分析

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