深入解析DID模型中的平行趋势与动态效应检验方法

xinxi1368

这里主要介绍两种情况下的平行趋势检验。

首先是普通DID模型的并行趋势测试，包括如何绘制时间趋势图和如何绘制95%置信区间图（动态效果测试图）

第二个是多周期DID模型的并行趋势检验，包括如何绘制95%置信区间图。这里之所以没有画平行趋势图，是因为在多周期DID中，各个治疗组受到政策影响的时间点不一致。因此，即使能够准确识别治疗组和对照组，由于治疗组政策起点不一致，也很难在同一张图中画出两组目标变量的时间趋势。

3、动态效果测试

动态效应检验的本质是引入有限数量的时间虚拟变量，与治疗组虚拟变量相乘，检验乘法项的显着性。动态效应检验和平行趋势检验是有区别的。平行趋势检验时，只需检验0期之前的叉乘项是否显着即可。如果不显着，说明治疗组和对照组事先没有显着差异，可以使用DID。动态效应检验不仅考察事前组间差异，还关注0期后组间差异。如果0期后（含0期）异花受精项显着，则说明政策实施具有显着性。有一定的持续作用。当然，平行趋势检验只要求事前不显着，事后显着与否并不影响事前的结论。

由于多时期DID中治疗组受政策影响的时间点不一致，如何生成时间虚拟变量成为一个问题。

下面是STATA代码：

素材取自@

但需要注意的是，为了避免多重共线性问题，必须将一个周期内的系数标准化为0。通常的做法是pre1或最早的周期。那么你是否将某个周期归一化为 0 呢？如果不是，则回归存在错误，需要更正。