平行趋势检验，前一期不通过，是不是检验不成立？

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平行趋势检验，前一期不通过，是不是检验不成立？
代码和结果如下
gen policy = year - 2015
tab policy
replace policy = -4 if policy < -4
replace policy =4 if policy > 4
forvalues i = 5(-1)1{
gen pre_`i' = (policy == -`i' & treat == 1)
}
gen current = (policy == 0 & treat == 1)
forvalues j = 1(1)5{
gen post_`j' = (policy == `j' & treat == 1)
}
reghdfe TFP_LP_w pre_4 pre_3 pre_2 current post_1 post_2 post_3 post_4  pre_1 Dual Listage SOE Top5_w Lev_w Cashflow_w Growth_w Roa_w tobin1_w, absorb(code year) cluster(code)
coefplot, baselevels vertical keep(pre_* current post_*) omitted order ( pre_4 pre_3 pre_2 pre_1 current post_1 post_2 post_3 post_4 ) level(95) yline(0,lcolor(edkblue*0.8)) xline(3,lwidth(vthin)lpattern(dash) lcolor(teal)) ylabel(,labsize(*0.75)) xlabel(,labsize(*0.75)) ytitle("政策动态效应",size(small)) xtitle("政策时点",size (small)) addplot(line @b @at) ciopts(lpattern(dash) recast(rcap) msize(medium))msymbol(circle_hollow) scheme(slmono)

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关键词：forvalues forvalue vertical Cashflow CURRENT

如图所示

平行趋势检验是双重差分法（DID）模型的一个关键前提，用于验证在政策实施前后，处理组和控制组的被解释变量是否具有相同的趋势。如果前一期的平行趋势检验没有通过，这意味着在政策干预之前，处理组和对照组的趋势就已经开始出现差异，这可能意味着处理组与对照组的选择并不是随机的，从而威胁到DID方法的有效性。

然而，并不是说单一的一期不符合就绝对否定整个平行趋势假设。你应该检查所有前几期的趋势是否大致一致或只有轻微偏差。在你的代码和结果中，你对政策实施前后进行了细致划分，这有助于更精准地评估平行趋势的成立情况。如果除了某个特定前期之外，其他时期的结果都支持平行趋势的存在，你可以考虑排除这个异常点重新进行检验。

此外，有时模型中的控制变量（例如：Dual、Listage、SOE等）可以吸收一部分偏差，帮助校正非随机选择的影响。但是，这并不意味着你可以忽视显著的平行趋势问题，特别是在多个前期中都存在的时候。

总之，如果前一期不通过平行趋势检验，并不一定直接意味着整个检验不成立，但你应该谨慎对待结果，可能需要进一步分析或调整模型设定来确保DID方法的适用性。例如，你可能需要重新考虑样本的选择、控制变量的加入或是政策影响的实际开始时间等。

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得看你做的什么内容和具体什么政策。
严格来讲，你这个图确实结果不太好。但是呢，你可以美化呀，比如这个政策在颁布前大家都知道了，那大家会在政策颁布的前一年就开始调整，也是可以强行的解释的，主要还是看你研究的是什么问题，这样解释能否试用。

Janik 发表于 2024-8-21 19:12
得看你做的什么内容和具体什么政策。
严格来讲，你这个图确实结果不太好。但是呢，你可以美化呀，比如这个 ...

哈哈哈哈哈，uu想说的是预期效应吧，但是我这个3月提出的，6月份就实施了，所以比较难以解释，不过现在已经换其他题目写了，谢谢uu回复啦~