Stata17官方DID, DDD方法的执行步骤, 代码及注意事项

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上一日,推送“Stata17可以下载安装使用!尽快下载使用最新方法!”,很多学者都使用Stata 17里包括的最新计量方法开展实证研究了。其中,最为人津津乐道的当属时下最为流行的双重差分方法(DID)及相关扩展,因此下文主要介绍两篇Stata官方发布的DID方法及在Stata中执行DID方法的步骤及注意事项。既然是官方的documentation,那肯定要比野路子要权威一些,里面更包括了很多实际例子和逐行逐行的代码,可能是掌握这一方法的不二宝典。

注:Stata 17在社群里,群友可以直接下载使用。

1 DID介绍

双重差分法 (DID) 是一种估计政策变量对接受政策影响者的平均处理效应的方法。该方法可应用于两种类型的观察数据:重复横截面,其中在不同时间点观察到不同个体,以及面板数据。因此,Stata 提供了两个命令,didregress 和 xtdidregress。这些命令通过拟合具有时间固定效应和组或面板固定效应的线性模型来估计二元或连续处理变量对连续结果的处理组的平均处理效应 (ATET)。
三重差分法 (DDD) 估计也可用于以下情况:通过包含额外的控制组来扩充 DID 以获得更为准确的 ATET。
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2 didregress和xtdidregress实例

didregress基于观察数据使用双重差分(DID)或三重差分(DDD)法估计处理组的平均处理效应(ATET)。通过拟合具有时间和个体固定效应的线性模型,估计二元或连续处理变量对连续结果变量的ATET。由 didregress 执行的 DID 和 DDD 估计可以应用于包含重复横截面的数据,其中在每个时间段观察到不同的个体组。
xtdidregress 根据面板数据的 DID 或 DDD 的观察数据估计 ATET。二元或连续处理变量对连续结果变量的ATET是通过拟合具有时间和面板固定效应的线性模型来估计的。
里面通过具体的例子和代码对DID的操作和结果做了一一解读,非常清晰易懂且容易上手。
那些出去讲课的老师怎么懂的DID呢?也是通过阅读instructions或guidelines进行系统学习而获得的。
DID模型实例
DDD模型实例
用于面板数据的DID模型实例

对DID模型的图形诊断和检验

2期2组的DID模型实例

聚类文件标准误的使用实例

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关于Stata

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双重差分法DID

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