Stata绘图（二） | 多期DID的平行趋势检验

15813602863 发表于 2021-8-29 20:48
想问问楼主，我按照49楼的代码画图，但是图似乎有错误，能不能请教下我哪里出了问题

需要检查一下b0的系数，看看置信区间是不是图中那个范围，它看起来有点问题。
另外也要检查一下，模型是否设定为：xtreg y d_4 d_3 d_2 d0 d1 d2 d3 d4 d5 i.year 控制变量, fe r

楼主您好，我发现我drop掉current、d_1、d1都没有通过检验，请问如果想尝试drop掉中间的期数例如d_3、d_2是不是要重新写命令呢，楼主可以出一期命令吗，跪求

CZY111111 发表于 2021-6-14 19:58
您好，想问一下，如果以d_2为基期，应该怎样修改手工绘图部分的代码呢？
我按我自己的理解一开始将2/4换 ...

您好，请问以d_2为基期的代码是怎么改的呀？

楼主您好，刚刚看完了几十页的评论与您的回复，瑞思拜！！！
请教您一个问题，我现在做的多期双重差分，DID结果的负显著的，符合预期。
时间跨度09-16年，我生成完了pre_7....current....after_7的虚拟变量以后，结果如下：
reghdfe y pre* current after* 控制变量组, absorb(year stkcd country_id )
我尝试将回归命令中的pre* current after*，替换为比如pre_3 ....after_3之类的，结果还是不行。
辛苦指点一下！感谢

楼主您好！首先非常感谢这么详细的讲解步骤。我在做多时点平行趋势检验时遇到类似问题想要请教您。因为样本中含有控制组，且控制组始终没有受到政策冲击，所以计算distance（我的为Dyear）时生成的是"."，请问：1）这部分样本在做平行趋势检验时要剔除吗，如果不剔除是不是直接按照正常步骤做就可以？2）缩尾问题：如果不剔除，我能否直接replace Dyear =-8 if Dyear <-8 ；replace Dyear = 8 if Dyear > 8，这样那些控制组样本也会被替换成8，这样的做法是对的吗？谢谢您！盼回复！

石器时代的大菠萝 发表于 2020-3-29 19:09
当然是所有样本。

首先表示感谢！我也遇到了类似的问题，所以平行趋势检验要包括处理组和匹配上的控制组样本（这也是psm后做DID的样本），以检验处理组和匹配上的控制组在政策实施前后是否具有共同趋势。不知道我理解的对不对？
还有一个疑问是，控制组的distance是缺失值“.”，对应的d_*和d*值都为0，所以就这样直接按照代码进行检验就可以了是吗？谢谢你

石器时代的大菠萝 发表于 2020-3-22 01:46
Stata绘图（二） | 多期DID的平行趋势检验

作者：石器时代的大菠萝

政策后虚拟变量（取1表示政策之后，取0则表示政策之前）；Gi表示处理变量（取1表示处理组，取0则表示控制组）；Xit表示“个体i为处理组”且“时间t在政策之后”则取值为1，其他情况取值为0，有一种等价说法是——Xit表示个体i在t时间是否实施了政策。<br>
请注意：不要把Xit理解成是交互项，因为在多期DID中，控制组样本的Dt无法给出合适的定义。简单来说，控制组样本根本不存在“政策年度”一说，更谈不上样本是发生在政策“之前”还是“之后”了。
Dt表示政策实施前后的虚拟变量，在两期DID中，因为只存在两期数据，因此其等价于时间虚拟变量。两期DID的Dt到了多期DID中，就转化为时间虚拟变量；Gi表示处理变量，由于多期DID中的个体效应ui包含了Gi的信息（Gi是ui的子集），因此同时在模型中放入Gi与ui将导致严重的多重共线性问题，应该只放入信息含量更多的ui。多期DID中的Xit来自两期DID中的Dt* Gi，尽管本文一再强调不应该把Xit理解成Dt与Gi的乘积，但是不少初学者依然会习惯性认为Xit等价于两个变量的乘积。
综上，两期DID推导至多期DID的变化过程是：Dt→时间虚拟变量，Gi→ui，Dt*Gi→Xit。多期DID没有对政策时点是否一致性提出要求，因此多期DID还适用于政策时点不一致情形。
生成Xit的Stata过程对初学者来说可能稍有难度，有的人习惯在Excel中整理数据，有的人喜欢用merge命令把数据全部匹配到一起。由于不同人有不同的习惯，下面介绍如何在Excel和Stata中应该怎么制作出这个变量。

请问老师两期DID是无法检验平行趋势假设的吗？

请问楼主，我的被解释变量不止一个，是否需要对每个变量都做平行趋势检验？另外，我在对不同被解释变量做平行趋势检验时，只有选择不同基期最后不同被解释变量出来的结果才比较好，这样的做法可以吗，十分感谢~~

下面是我自己论文里用的画图命令，会相对简便些
coefplot, baselevels ///
keep(d*) ///
vertical ///转置图形
coeflabels(d_5=2011 d_4=2012 ///
d_3=2013 d_2=2014 ///
current=2016 d1=2017 d2=2018 d3=2019) ///
yline(0,lwidth(vthin) lpattern(dash) lcolor(teal)) ///
xline(9,lwidth(vthin) lpattern(dash) lcolor(teal)) ///
ylabel(,labsize(*0.85) angle(0)) xlabel(,labsize(*0.75)) ///
ytitle("Coefficients") ///
xtitle("Year") ///
msymbol(O) msize(small) mcolor(gs1) ///plot样式
addplot(line @b @at,lcolor(gs1) lwidth(medthick)) ///增加点之间的连线
ciopts(recast(rcap) lwidth(thin) lpattern(dash) lcolor(gs2)) ///置信区间样式
graphregion(color(white)) //白底