平行趋势检验系数跟回归系数相反

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* 数据预处理
gen kjdsyear6=0
replace kjdsyear6=2015 if kjds2015==1
replace kjdsyear6=2016 if kjds2016==1
replace kjdsyear6=2018 if kjds2018==1
replace kjdsyear6=2019 if kjds2019==1
replace kjdsyear6=2020 if kjds2020==1
replace kjdsyear6=2022 if kjds2022==1


gen u6=0
replace u6=1 if kjdsyear6>0


gen event6=year-kjdsyear6 if u6>0
tab event6


*replace event6 =-5 if event6 <-5
*replace event6 =4 if event6 > 4


forvalues i=5(-1)1{
  gen pre`i'=(event6==-`i'& u6==1)
}


gen current=(event6==0 & u6==1)


forvalues i=1(1)4{
  gen post`i'=(event6==`i'& u6==1)
}


drop pre1


*drop current


*drop post1


* 回归分析
reghdfe 对外直接投资次数 pre* current post* Treat6  股权性质 资产负债率   big4是否四大  invt投资支出率购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的  size,a(year 行业代码) vce(cluster 证券代码)






* 提取回归系数
forvalues i=2/5 {
  gen b_`i' = _b[pre`i']
}


gen avg_coef = (b_5 + b_2 + b_3 + b_4) / 4
sum avg_coef
return list


* 绘制回归系数动态趋势图
coefplot, ///
   keep(pre* current post*)   ///
   coeflabels(pre5 ="≤-5"             ///
              pre4 = "-4"             ///
              pre3 = "-3"             ///
              pre2 = "-2"             ///
              pre1= "-1"              ///
              current  = "0"             ///
              post1  = "1"             ///
              post2 = "2"             ///
              post3  = "3"             ///
              post4 = "+4"             ///
              )           ///
   vertical                     ///
   yline(0)                       ///
   xline(6, lp(shortdash))      ///
   ytitle(`"{fontface "宋体":政策效应}"')               ///
   xtitle(`"{fontface "宋体":政策实施相对时间}"')       ///
   transform(*=@-r(mean))            /// 去均值
   addplot(line @b @at)                 ///
   ciopts(recast(rcap))                 ///

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请问这种情况该怎么办呢

这是回归系数

在进行平行趋势检验（DID，Difference-in-Differences）分析时，我们通常会关注处理组与对照组在政策干预前后的趋势是否一致。如果处理效应的系数与回归系数方向相反，这可能意味着处理组和对照组原本的发展趋势就不同，或者处理效果反而导致了预期结果的反向变化。

你给出的数据预处理步骤，是将几个不同的年份标记为一个变量`kjdsyear6`，然后构建了一个虚拟变量`u6`表示是否属于处理组。接着生成`event6`作为事件时间点与观测年份之间的差值，这在DID分析中被用作衡量距离政策实施的时间。

之后，你创建了一系列的二元变量（如`pre5`, `pre4`, ... ,`current`, `post1`, ...），这些变量将事件前和事件后的不同时间段进行了分类。这样做的目的是为了在回归模型中加入这些时间点虚拟变量与处理组交互项，从而检验处理效果随时间的变化。

如果在回归分析中发现平行趋势假设不成立（即处理效应的系数与预期方向相反或者变化趋势不符合预期），可能需要重新考虑分析框架或调整模型设定。例如，可能是由于未观察到的混杂因素影响了结果，或者是政策执行过程中发生了预料之外的情况。此时，对数据进行更深入的探索和理解变得尤为重要。

在实际操作中，如果平行趋势检验系数与回归系数方向相反，这可能表明：

1. **处理组和对照组的基础状态不同**：可能是在干预前就存在系统性差异，导致无法满足平行趋势假设。
2. **政策实施的效果复杂**：有时候，政策的直接效果可能会被其他因素抵消或反转，需要更细致地分析政策效应路径。
3. **模型设定问题**：可能存在遗漏变量、不正确的函数形式或其他统计偏误。

面对这种情况，研究者应该审慎检查数据和分析方法，考虑是否需要调整分析策略，比如增加控制变量、使用更复杂的模型或者寻找更合适的对照组。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

lks316 发表于 2025-2-25 20:16
这是回归系数

控制个体固定效应试试，可能基准符号会改变