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雷达卡
Empirical Economics 这门课的 2026 秋季 Finance Track 第 6 周专题"Difference-in-Differences"，把课件、练习和答案打包成一套可自学的闭环：一份 lecture6 讲义（从识别假设一路讲到回归实现）、一套 tutorial6 练习（含 R 与 Python 代码）、对应的 solutions 答案，外加一份讲共线性的补充 PDF。它的目标是让"双重差分"从黑板上的公式真正走到你能自己跑出来的实证结果——既讲清楚因果识别的假设，也带你动手算、动手读回归表。
这份 DiD 课程资料到底是什么
它不是一个孤立的例题，而是一套"讲义＋练习＋答案"的闭环。lecture6 讲义负责把思路和公式讲透；tutorial6 练习用 R 和 Python 两套代码让你在真实金融数据上复现；solutions 给出标准答案，方便你算完立刻对照；共线性补充 PDF 则单独讲清楚 DiD 回归里经常让人困惑的多重共线性。三者加数据配套，等于把"识别假设—计算—读表—质疑假设"完整走了一遍，而不是只停留在看懂别人跑好的表格。
它用一个什么例子把 DiD 讲明白
讲义没有一上来就抛公式，而是用一个很直观的场景切入：一次选举（2016 年美国大选）前后，清洁能源板块相对大盘的走势。把时间点前后、处理组（清洁能源）与对照组（大盘）交叉，得到"四个均值"——处理前后各自的水平。单看处理前后的变化，或者单看两组之间的水平差，都各自依赖一个很强的假设；而 DiD 的妙处，是用"处理组的变化减去对照组的变化"，把缺失的清洁能源反事实补出来。讲义里有个很形象的结论：大选后清洁能源相对大盘几乎跌了 5 个百分点，而这个对比正是 DiD 构造出来的反事实。
四个均值怎么拼出 DiD 估计量
讲义把四个观测均值和 DiD 估计量之间的关系拆得很细：先讲潜在结果框架（potential outcomes）如何给"缺失的那一块"命名，再列出把观测数据连接到 ATT（处理组平均处理效应）的四个假设。关键一步是说明"平行趋势（parallel trends）关心的是变化、不是水平"——两组水平可以一直不同，只要在没有处理的情况下它们的"变化"会平行就行。最后用四个样本均值去估计那个总体对比，并在回归里写成一个交互项：一个交互项系数就复现了四均值 DiD，四个均值在回归里也一一对应。
平行趋势到底在要求什么
这一节是很多人学 DiD 最容易糊的地方，讲义把它讲得很透。它强调平行趋势不是"两条线水平一样高"，而是"若没有处理，两条线的变动趋势会一致"。讲义还专门用几个情景让你判断：每个情景分别威胁了哪一个假设（是平行趋势、还是无预期效应、还是处理组本身的选择问题）。把假设和具体反例对应起来，比背定义有用得多，也直接服务于后面练习里"哪个控制变量该进回归"这类判断。
交互项系数和双向固定效应怎么对应
讲义的回归部分把 DiD 和前几讲（第 4、5 讲）的双向固定效应（two-way fixed effects）接了起来：DiD 本质上就是带处理组×时间交互的 TWFE 模型；并用"多空组合（long-short portfolio）"的视角帮金融背景的学生建立直觉。这意味着你前面学的面板固定效应，在这里换了个应用场景就直接复用——讲义把这个对应关系点明，避免把 DiD 当成一套和面板完全无关的新工具。
配套练习和答案练的是什么
tutorial6 的练习（R 和 Python 都给代码）围绕真实金融数据展开：用 Compustat 公司账面杠杆按总部所在州比较、看加州和康涅狄格 1980 年后的杠杆变化、把更早的队列当控制组、用较新的估计量重新审视 Serfling 的估计、判断回归里该放哪些控制变量；自学题则回到选举与清洁能源的例子，问"大选对清洁能源做了什么""该用哪个市场做对比""当每只资产都看到同一则新闻时标准误怎么算"。solutions 给出对应答案，配套数据（clean_energy_2016_daily.csv、serfling_wdl_dates.csv 等）可直接下载。整套练下来，等于把双重差分的全流程亲手走一遍。
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回复本帖，可见 Empirical Economics 这门课第 6 周 DiD 资料的官方课程页、lecture6 讲义、tutorial6 练习（R/Python）、solutions 答案与共线性补充 PDF 的真实入口，以及配套数据下载方式，方便你照着逐题复现。
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