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国产偷拍自拍在线对于多期DID或交叠DID: 1.DID有关前沿问题“计策交错推论+堆叠DID+事件洽商”， 附无缺slides，2.交错(渐进)DID中， 用TWFE臆测处理效应的问题， 及Bacon判辨识别臆测偏误，3.典范! 这篇AER在一图内外用了总共DID最新推崇步骤， 审稿东谈主平直服了！4.最新Sun和Abraham(2020)和TWFE臆测多期或交错DID并绘制展示效果！详备解读code！5.多期DID或渐进DID或交叠DID， 最新Stata推论号召整理如下供人人学习，6.多期DID前沿步骤大洽商， e.g.， 投入-退出型DID， 异质性和动态性处理效应DID， 基期聘任问题等，7.交叠DID中平行趋势考试， 事件洽商图绘制， 安危剂考试的保姆级形势指南！8系统梳理DID最新推崇: 从多期DID的潜在问题到现时主流惩处步骤和代码! 12.法度DID中的平行趋势考试，动态效应， 安危剂考试， 预期效应教程，13.DID从经典到前沿步骤的保姆级教程， 开释最无缺数据和代码！在2023年月份，推选并解读的“2篇TOP5: 现时平行趋势考试步骤有问题，新的平行趋势考试步骤仍是出现”就触及到平行趋势的敏锐性分析。作家为了让人人更快上手，他们也给出了开展敏锐性分析的honestDID形势及有关费事。另外，在Ramanchan and Roth (2023)著述中，他们还给出了一些实例，向读者展示若何去作念平行趋势的敏锐性分析。Stata作念平行趋势的敏锐性考试形势施展：https://github.com/mcaceresb/stata-honestdid#honestdidR作念平行趋势的敏锐性考试形势施展：https://github.com/asheshrambachan/HonestDiD最近又有一些英文和汉文论文作念了一些平行趋势的敏锐性分析，有的也共享了code。鉴于此，再共享一下有关著述及触及的敏锐性分析主要信息。在Biasi and Sarsons (2022)中，作家在在附录中作念了平行趋势的敏锐性考试：
Rambachan和Roth（2020，以下简称R&R）建议了一种考试违反平行趋势假定并洽商其对感兴致的点臆测和置信区间的影响的步骤。具体而言，他们建议的考试包括（a）构建可能偏离平行趋势假定的一组 ∆（delta），以及（b）构建与这些偏离有关的置信区间。咱们继承了R&R的主要老成性考试，其中包括构建置信区间，允许对于参数M的非线性偏离：将 δ 界说为趋势，∆SD(M) := {δ : |(δt+1 − δt) − (δt − δt−1)| ≤ M， ∀t}。
咱们允许M的边界从零（线性的前期趋势）到感兴致总共的1个法度罪状（R&R使用0.5*法度罪状行动默许值；咱们试图采选保守的作念法）。在方程（3）中，参数 δ4 的置信区间的臆测泄漏在图CVII的面板（a）中（复制了R&R第13页上图8）。臆测的权贵性对于M的偏离在法度差的60%边界内齐是老成的。在面板（b）中，咱们还展示了在 ∆SDD(M) 中的偏离的置信区间，访佛于 ∆SD(M)，但非凡假定前期趋势是递减的。在这种情况下，臆测的权贵性对于M的偏离在法度差的80%边界内齐是老成的。
Barbara Biasi， Heather Sarsons， Flexible Wages， Bargaining， and the Gender Gap， The Quarterly Journal of Economics， Volume 137， Issue 1， February 2022， Pages 215–266.
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在一篇北京大学中国经济洽商中心洽商稿系列论文中，作家们也作念了平行趋势的敏锐性分析：
敏锐性分析
前文通过事件洽商法，相比了组间的事先各异来考试平行趋势，但也有洽商指出淌若事先存在趋势，也等于平行趋势存在一定的违反的前提下，基于事件洽商法的考试能产生偏差（Roth， 2022）。对此，本文继承Rambachan & Roth（2023）的步骤，在平行趋势假定可能存在不同违反程度的情况下，对事件洽商法的效果进行敏锐性分析。具体来说，先是构造与平行趋势的最大偏离程度（𝑀bar ），然后构造与最大偏离程度对应的处理后的臆测量的老成置信区间。
图 4 分袂对前文建议的TWFE 以及最近文件针对交叠双重差分而迷惑的前沿臆测步骤进行了平行趋势敏锐性考试，展示“宽带中国”示范城市的性别各异变化的老成置信区间。本文鉴戒Rambachan & Roth（2023）和Biasi & Sarsons（2021）的作念法，将平行趋势的最大偏离程度（𝑀bar ）竖立在了约1 倍法度差傍边。在 𝑀bar 取值1 倍法度差的时期，90% 老成置信区间为（-0.058， -0.009），这比原始区间更宽（原始区间仅在精准平行趋势假定的情况下才灵验），但仍然摒除原假定。剩余考试效果均访佛。因此，即使在合理违反平行趋势的情况下，本文的论断仍然建设。
李文超 易君健 俞秋亮， 2023， 数字经济对我国办事参与中性别对等的促进效应， 北京大学中国经济洽商中心洽商稿系列。图片
这篇著述共享了著述罢了的code。
Rambachan 和Roth（2023）建议了一种在违反平行趋势假定时的考试步骤，其想想是对处理后点臆测量的置信区间进行推断和敏锐性分析。考试由两个部分构成：一是构造与平行趋势的最大偏离程度（Mbar）；二是构造与上述偏离程度相对应的处理后点臆测量的置信区间。若在最大偏离程度情形下，处理后点臆测量的置信区间不包含0值，则标明处理效应酬平行趋势的偏离程度具有较好的老成性。本文参考Biasi和Sarsons（2021）的作念法，竖立最大偏差度Mbar = 1×法度误，以考试试点计策实施后，处理效应的平行趋势敏锐性。图3分袂展示了在相对偏离程度按捺和平滑按捺下计策实施年处理效应的平行趋势敏锐性考试效果，不难发现，相对偏离程度按捺下计策实施年的动力滥用结构转型效应止境老成；平滑按捺下，处理前趋势偏差20% 时，计策实施年的动力滥用结构转型效应亦然老成的。考试效果标明，即使平行趋势存在一定程度的偏离，碳排放权往复试点仍然对地区动力滥用结构转型程度具有权贵的鼓吹作用。
许文立，孙磊.阛阓激发型环境规制与动力滥用结构转型——来自中国碳排放权往复试点的西席把柄[J].数目经济技艺经济洽商，2023，40(07):133-155.代码如下：
//图 4 Rambachan和Roth（2022）的平行趋势假定敏锐性考试////附录图 1 计策实施年平行趋势敏锐性考试图//处理应期的总共matrix list e(b)honestdid， pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) alpha(0.1)local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(相对偏离程度按捺) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)honestdid， cached coefplot `plotopts'local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(平滑按捺) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)honestdid， pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) delta(sd) alpha(0.1) coefplot `plotopts'//附录图 2-4 Rambachan和Roth（2022）的平行趋势假定敏锐性考试//处理后第4期d4matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1 \ 0 \ 0honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) alpha(0.1)local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(相对偏离程度按捺_post4) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)honestdid， cached coefplot `plotopts'local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(平滑按捺_post4) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1 \ 0 \ 0honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) delta(sd) coefplot `plotopts'处理后第5期d5matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1 \ 0honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) alpha(0.1)local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(相对偏离程度按捺_post5) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)honestdid， cached coefplot `plotopts'local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(平滑按捺_post5) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1 \ 0honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) delta(sd) coefplot `plotopts'处理后第6期d6matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) alpha(0.1)local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(相对偏离程度按捺_post6) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)honestdid， cached coefplot `plotopts'local plotopts xtitle(平行趋势不建设的相对程度Mbar) ytitle(90%老成置信区间) title(平滑按捺_post6) graphregion(fcolor(white) lcolor(white) ifcolor(white) ilcolor(white)) scheme(s1mono)matrix l_vec = 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 0 \ 1honestdid，l_vec(l_vec) pre(1/9) post(10/16) mvec(0(0.002)0.02) delta(sd) coefplot `plotopts'图片
底下这些短贯穿著述属于书册，不错保藏起来阅读，否则以后齐找不到了。
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