双重差分模型结果为什么删除了其中一个解释变量的系数？

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上面是我参考文献中的，为什么参考文献模型结果出来有post的系数，我的post显示omit被删除了，我的运行代码和运行结果在下面，各位大佬帮忙看看是哪里出现了问题？
reghdfe lndigital_w post Treat DID size_w age_w LEV_w LR_w ROE_w TobinQ_w CR1_w REC_w Dual SOE,absorb(year Ind2)
est store m1
reghdfe digital4_w post Treat DID  size_w age_w LEV_w LR_w ROE_w TobinQ_w CR1_w REC_w Dual SOE,absorb(year Ind2)
est store m2
reg2docx m1 m2 using myfile.docx,replace b(%9.3f) t(%9.3f) scalars(N r2 F) title(表1回归表格1) note(***p<0.01,**p<0.05,*p<0.10)

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关键词：双重差分模型 双重差分 解释变量 digital replace

被固定效应吸收了，加入固定效应就不需要再加入did的两个单独项了。图中参考文献那个写法不适用你。

可以看看在这个模型中时间是不是按照year来划分的

如果是的话 那么在双向固定下post是会被吸收的 就不该出现

也就是你参考的这个文献写的不对

wdlbcj 发表于 2024-12-12 13:27
可以看看在这个模型中时间是不是按照year来划分的

如果是的话 那么在双向固定下post是会被吸收的 就不该 ...

好的好的，谢谢大佬我再去研究一下，昨天研究了一下是说这个变量能被其他变量完美的表示出来，也就是存在多重共线性，所有会被omit掉，还有就是极有可能我看的文献不够权威，我再看看其他文献，感谢您的解答！

hanfy2000 发表于 2024-12-12 08:40
被固定效应吸收了，加入固定效应就不需要再加入did的两个单独项了。图中参考文献那个写法不适用你。

好的好的我再试一试，感谢您的解答！

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在双重差分模型中，`post` 通常与 `Treat` 相互作用形成 DID（Difference-in-Differences）项。如果结果中显示 `post` 被省略或标记为 "omit"，这可能是由以下几个原因造成的：

1. **多重共线性**：如果你的数据中 `post` 和其他解释变量之间存在高相关性，Stata 可能会自动排除 `post` 来避免多重共线性问题。解决方法是检查各变量之间的相关系数，并考虑移除或合并高度相关的变量。

2. **参考文献模型结构差异**：你提到的参考文献可能使用了略有不同的模型设定或数据处理方式，比如可能是先控制其他变量（如 `size_w`、`age_w` 等），然后才引入 DID 效应。你的代码直接包含了所有解释变量和 DID 项。

3. **命令执行错误**：确保在运行代码时没有遗漏任何必要的步骤或参数。你使用了 `reghdfe` 命令，这需要正确设定并处理固定效应等复杂问题。如果模型的某些部分未被正确定义（比如吸收的变量），Stata 可能无法正确执行回归。

4. **数据预处理**：确保你的数据正确地划分了“处理组”和“对照组”，以及正确标记了“处理前”和“处理后”的时间点。`post` 和 `Treat` 的定义应该明确无误，避免由于数据错误导致模型无法识别相应的变量。

5. **结果解释**：有时 Stata 会省略某些系数来简化输出或因为它们在统计上不显著。如果 `post` 单独的系数被省略但与其他变量（如 `Treat`）的交互项仍存在，那么可能是由于模型的设计，Stata 认为独立的 `post` 效应不重要。

解决这个问题需要仔细检查你的数据、命令是否正确执行以及是否有潜在的数据处理或统计分析错误。确保数据清理和预处理步骤没有问题，并且回归模型被正确设定来符合双重差分方法的要求。如果仍然遇到问题，考虑加入更详细的控制变量、检查数据的一致性或者重新构建模型的逻辑框架。

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赵安豆 发表于 2024-12-13 20:18
在双重差分模型中，`post` 通常与 `Treat` 相互作用形成 DID（Difference-in-Differences）项。如果结果中显 ...

好的好的，感谢，回答的很细致