为啥我做双重差分模型，安慰剂检验图是这个鬼样子的，求求大神看看

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大家帮我看看，求求了，要崩溃了，每次画出来的安慰剂检验图都是这个样子

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关键词：双重差分模型 双重差分 安慰剂

这应该是表明，翻过一座山，还有一座山，一山更比一山高
至少应提供部分代码，这样问问题，应该很难得到答案。
另外，纵轴为p值，这个是不是错了？

heric221 发表于 2024-6-20 12:20
这应该是表明，翻过一座山，还有一座山，一山更比一山高
至少应提供部分代码，这样问问题，应该很 ...

clear
set matsize 5000
mat b = J(500,1,0)
mat se = J(500,1,0)
mat p = J(500,1,0)

forvalues i=1/500{
        use "badword.dta" , clear
        xtset id year
        keep if year==2016
        sample 1727, count
        keep id
        save "atchcity.dta",replace
        merge 1:m id using "badword.dta"
        gen groupnew=(_merge==3) //生成伪处理组的虚拟变量
        save "matchcity`i'.dta",replace
               
        *伪政策虚拟变量
        use "badword.dta",clear
        bsample 1, strata(id)
        keep year
        save "matchyear.dta", replace
        mkmat year, matrix(sampleyear)
        use "matchcity`i'.dta",replace
        xtset id year
        gen time = 0
        foreach j of numlist 1/2,624 {
                replace time = 1 if (id == `j' & year >= sampleyear[`j',1])
        }       
        gen  did=time*groupnew
        global xlist  "profit_ratio lev overhead profit_stab lnemploy lnage lnscale 流动比率 lnpay"       
        xtreg lnbadword did  $xlist  i.year, fe robust
       
        mat b[`i',1] = _b[did]
        mat se[`i',1] = _se[did]
        scalar df_r = e(N) - e(df_m) -1
        mat p[`i',1] = 2*ttail(df_r,abs(_b[did]/_se[did]))
}
svmat b, names(coef)
svmat se, names(se)
svmat p, names(pvalue)

drop if pvalue1 == .
label var pvalue1 p值
label var coef1 估计系数

twoway (scatter pvalue1 coef1,  xlabel(-0.2(0.05)0.4, grid) yline(0.1,lp(shortdash)) xline(0.2997,lp(shortdash)) xtitle(估计系数) ytitle(p值) msymbol(smcircle_hollow) mcolor(grey) legend(off)) (kdensity coef1, title(安慰剂检验))

*-删除临时文件
forvalue i=1/500{
    erase  "matchcity`i'.dta"
}

heric221 发表于 2024-6-20 12:20
这应该是表明，翻过一座山，还有一座山，一山更比一山高
至少应提供部分代码，这样问问题，应该很 ...

我将安慰剂代码给您了，实在是要命，我都晕了，这么长的代码，实在找不到哪里错误了

didplacebo，用这个命令试试

小蜂蜂123321 发表于 2024-6-20 14:55
clear
set matsize 5000
mat b = J(500,1,0)

这代码和发表在《中国工业经济》上的一篇论文相似，处理组随机，时间随机，和真实的处理组、控制组分布差得有点远，看不懂真实的检验结果是什么？
可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/569836319，或者试试指令didplacebo

heric221 发表于 2024-7-5 23:43
这代码和发表在《中国工业经济》上的一篇论文相似，处理组随机，时间随机，和真实的处理组、控制组分布差 ...

太牛逼了哥，我就用的你推荐的这个网址的方法。成了！！！！！！！！