双重差分安慰剂检验代码

双重差分安慰剂检验代码DID安慰剂检验DID进行政策分析的重要假设是满足平行趋势。在实证分析中，除了要检验平行趋势，一般情况还需要进行安慰剂检验。本文主要介绍如何随机抽取样本作为处理组来进行安慰剂检验。以下是全部代码，在进行分析前手头需要有placebo.dta这一数据集，id这一数据集是仅包括个体识别码和时间的数据，从placebo.dta中截取。本文未能提供原始数据（样本量太大）。下面对代码进行逐一解读。useid,clear///调用id数据sample1///随机选1%个样本后续用于作为处理组keepid///仅保留id这一代码savetemp,replace///保存为temp文件，用于后续合并使用useplacebo,clear///调用本文主要的使用数据mergem:1idusingtemp///与前文随机生成的1%的样本数据集合并capdroptreat///如果数据集有treat这一变量，则删除gentreat=(_merge==3)///将前面随机生成的1%样本设置为处理组drop_merge///删除多余变量saveplacebo_did,replace///这一步好像有点多余reghdfeaqiindc.treat#c.posthtmptltmpt,$absorb$cluster///进行回归，注意这里定义了两个global,前文没有呈现parmest,format(estimatemin95max95%8.2fp%8.3f)saving('temp1.dta',replace)///将回归结果系数保存到temp1数据集中use'temp1.dta',clearkeepifparm=='c.treat#c.post'///仅保留关心的系数save'simulations.dta',replace///将结果保存到simulation数据集中下面部分是对上一个模块的循环，设置循环200次。循环主要体现在下面的sample这一命令。其余就是不断生成估计的系数，然后使用append命令将结果合并在一起。forvaluesi=1(1)200{useid,clearsample1//随机选1%个样本keepidsavetemp,replaceuseplacebo,clearmergem:1idusingtempcapdroptreagentreat=(_merge==3)drop_mergesaveplacebo_did,replacereghdfeaqiindc.treat#c.posthtmptltmpt,$absorb$clusterparmest,format(estimatemin95max95%8.2fp%8.3f)saving('temp1.dta',replace)use'temp1.dta',clearkeepifparm=='c.treat#c.post'appendusing'simulations.dta'save'simulations.dta',replace}这一部分是对处理得到的数据进行绘图。使用的命令为dpplot,其余均为绘图的常规操作，此处不再赘述。use'simulations.dta',cleardpplotestimate,xline(0,lc(black*0.5))xline(-14.414,lc(red*0.5)lp(dash))///xlabel(-15(5)15)xtitle('TreatmentEffect',size(*0.8))ytitle('Density',size(*0.8))not