DID手册(3)--培根分化、事情研讨图和安慰剂查验代码+操作

时间: 2024-09-05 01:38:02 |   作者: 华体汇app

  本文咱们接着最近盛行的DID手册：传统DID模型、TWFE、Bacon分化、组成DID等来给咱们介绍一下具体操作：

  最近盛行的DID手册：传统DID模型、TWFE、Bacon分化、组成DID等)

  xtdidregress，一个内置的 Stata 指令，用于对面板数据运转 DID 回归。运用它后，咱们咱们能够运用它来创立趋势图并进行一些根本测验。

  xtreg, , 开始是为运转固定效应模型而编写的，但也能够很容易地应用于运转 DID 回归。 areg与 reghdfe指令也能够进行DID估量

  sdid，用于运转 SDID 的外部指令。经过method( )选项，咱们还能够正常的运用它来运转标准 DID 和归纳控制法。

  面板数据包含 49 年至 1964 年美国 1996 个州（包含Washington, D.C，但不包含Alaska 和Hawaii）的州级信息（特别是无过错离婚开始年份和自杀死亡率）。它们开始由Stevenson & Wolfers（2006）用于估量无过错（或单边）离婚对女人自杀率的影响。

  在这里，我首要对无过错离婚变革的女人自杀（交织处理）运转静态TWFE DID标准：

  来自以下一切指令的估量系数应相同（但由于算法不同，标准误差和 R 平方不同）。

  asmrs是自杀死亡率，post是处理虚拟变量，一切其他变量都是控制变量。Stata 陈述的 DID 系数水平为 -2.516（标准误差为 2.283）。

  它陈述数据会集有 14 个随时刻改变的组别，包含一个从未处理的组和一个一直处理的组。最大权重分配给一直处理组和随时刻改变组之间的比较。

  请记住，培根分化是一种确诊东西，而不是补救措施。分化告知咱们 DID 模型中“过错比较”的严重性，但它无法治好它。

  我运转的下一个回归是相应的动态 DID。我运用该指令是因为它能够一起运转模型并生成绘图。此指令答应一些根本的回归（e.g., and）;为了制作高档 DID 回归的成果，我引荐该包（将在下一个示例中具体的介绍）。要运用 ，必定得装置 两个软件包和 。eventdd``xtreg``reghdfe``event_plot``eventdd``eventdd``matsort

  最终，我经过随机和重复挑选安慰剂处理时刻并进行重复安慰剂测查验，并运转TWFE回归1000次。这项作业是运用 Stata 内置指令完结的。查验成果为，我上面的估量或许不是来自不行调查的时刻趋势。引荐运用permute与dpplot指令

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