多期did就是多个日期，然后每个地区政策冲击时间不同。 比如研究某项健康政策实施对人群死亡的影响？ 数据变量需要： 年份 地区 政策冲击年份 treat post 核心解释变量 结局 其中：treat就是是否干预：1为干预组、0为对照组； post：在干预前还是干预后：1为干预后、0为干预前； post是根 … 随着 did 方法的拓展，许多实证研究将其拓展为多期 did，即实验组并非在同一时点遭受政策冲击。 但是，自 2019 年来，不少学者纷纷指出这种多期 did 有可能会产生有偏估计 (athey and imbens，2022；baker et al. ，2022；goodman-bacon，2021)。 · well done和good job有什么区别？生活中或电影里我们经常会看到如题所说的3个短语，它们都是省略句，均表示“某个事情做得好”，但彼此之间其实是有差异的。其中 good job 和 well done 之间的差异是很明显的，但 go 其实did的名字就已经包含了这个方法的核心原理了，difference-in-difference双重差分。 但很多人并没有理解到到底是哪两种difference，到底哪里做了两次差分？ 为什么要做两次差分？ 其实问题的答案回到did解决的问题上，即我们要衡量一个政策的实施效果。 这种情况下由于平行趋势假设假设成立，did实际上是会排除掉遗漏变量的影响的，这也是两次差分的精髓。 （2）遗漏变量对控制组和实验组的影响是随时间而变的，但平行趋势假设假设不成立。 如对控制组是y=（3+t）x，对实验组是y=（4+t）x。 双重差分法作为一种计量模型，其本身不解决内生性问题，双重差分法解决内生性问题，本质上仍然依赖于干预或政策冲击本身的外生性。 双重差分的形式 标准 did（standard did） 双重差分的核心是通过构造交互项来识别政策冲击对受影响个体（处理组）的平均处理效应（average treatment effect on the. 本文介绍的是事件研究法 (event study) 在 stata 中的实现命令 eventdd，该命令由 damian clarke 和 kathya tapia schythe 在 2020 年共同开发。与以往关于事件研究法的介绍不同，本文将侧重于这种方法在倍分法平行趋势检验中的具体应用。 相关理论 事件研究法是一种与倍分法 (did) 相类似的面板事件研究方法. 数据标识符（did - data identifier）： 数据标识符是用于识别和获取特定车辆数据的数字代码。 每个数据标识符都与一种或多种特定的车辆参数或数据相关联。 通过发送适当的指令和标识符，诊断工具可以请求车辆的特定数据，如车速、发动机转速、冷却液温度等。
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多期did就是多个日期，然后每个地区政策冲击时间不同。 比如研究某项健康政策实施对人群死亡的影响？ 数据变量需要： 年份 地区 政策冲击年份 treat post 核心解释变量 结局 其中：treat就是是否干预：1为干预组、0为对照组； post：在干预前还是干预后：1为干预后、0为干预前； post是根 … 随着 did 方法的拓展，许多实证研究将其拓展为多期 did，即实验组并非在同一时点遭受政策冲击。 但是，自 2019 年来，不少学者纷纷指出这种多期 did 有可能会产生有偏估计 (athey and...
