前些年，我们出过“PSM-DID, DID, RDD, Stata保姆级程序和数据百科全书式的宝典！”，今天，再出一份关于交错DID或多期DID中的平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验教程。

一

其他安慰剂检验，可以参考这篇文章：PSM-DID, DID, RDD, Stata保姆级程序和数据百科全书式的宝典！

二

//下面使用宽带中国试验的数据再做一下平行趋势检验、事件研究图绘制，以及安慰剂检验

use broadband.dta, clear

global control gdp road highrail airport rdspend sharehold roa leverage size lnage

reghdfe patent_new did $control , absorb(id year#province year#sic_da) cluster(id)   //reghdfe回归

gen timeToTreat = year - policy_year //生成事件-时间变量

eventdd patent_new $control i.year, timevar(timeToTreat) method(hdfe, cluster(id) absorb(id year#province year#sic_da))  baseline(-1) ci(rcap) graph_op(ytitle(("broadband" xlabel(-7(1)3)))) leads(4) lags(3) inrange   //生成事件研究图

csdid patent_new  $control , ivar(id) time(year) gvar(policy_year) method(dripw) agg(simple)   //这个可以用来处理政策效应异质性问题

**安慰剂检验，通过随机虚构政策试点进行安慰剂检验。本文进行了500次的随机抽样然后重新进行回归估计

permute did coefficient = _b[did], reps(500) seed(123) saving("simulations2.dta"): reghdfe patent_new did $control, absorb(id year#province year#sic_da) cluster(id)

**绘图

use "simulations2.dta", clear

dpplot coefficient, xline(0.129, lc(red*0.5) lp(dash)) xline(0, lc(black*0.2) lp(solid)) xtitle("broadband effect estimate") ytitle("density of distribution", size(*0.4)) ylabel(, nogrid format(%4.1f) labsize(small)) note("") caption("")  saving("braodband_dpplot.gph", replace)  xlabel(-0.05(0.05)0.15)

放到Stata里就是这样了，直接运行即可。

代码和数据的下载链接: https://pan.baidu.com/s/1StGPIqXRtFy1f1Chx9rKTQ 

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