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dynamic_est 是一个用于可视化动态效应#xff08;dynamic effect#xff09;的工具。它特别适用于事件研究#xff08;event study#xff09;或双重差分#xff08;Difference-in-Differences, DID#xff09;分析。通过一句命令即可展示动态效应#xf…1. 命令简介
dynamic_est 是一个用于可视化动态效应dynamic effect的工具。它特别适用于事件研究event study或双重差分Difference-in-Differences, DID分析。通过一句命令即可展示动态效应帮助用户更好地理解在某变量的作用下随时间变化其对结果变量的影响。
在输出的图像中为了让结果更加直观我加入了各期的系数、标准误也标注了显著性 这个命令最早是我用来checkdata的后来为了方便就写成了函数。现在我稍微完善了一下封装成了stata外部命令能够实现一句命令查看被解释变量变量在treat下的dynamic effect希望能帮到大家。
2.使用方法
(1) 主要选项
dynamic_est 需要以下四个必需变量
y: 结果变量outcome variable即你想要观察的因变量。treat: 分组变量 可以是二元变量用于区分处理组treatment group或对照组control group也支持强度intensity变量 time: 时间变量 支持自然年份standard-spec.相对年份staggered-spec. ref: 基期选择数值型如{2006} 或 {-1}用于定义参考时期。
(2) 其他选项
除了以上的必需变量dynamic_est 还支持以下可选参数
absorb(string): 可吸收的固定效应或控制变量cluster(varlist): 聚类变量用于调整标准误cov(string): 模型中要包含的协变量level(string): 置信区间水平默认为90%可选值为90、95、99regtype(string): 回归类型可选择reg默认的OLS或ppml泊松伪极大似然估计figname(string): 输出图形的文件名figtitle(string): 图形的标题figsubtitle(string): 图形的副标题
3.安装方法
net install dynamic_est, from(https://mengke25.github.io/files/function/stata/dynamic_est) replace如果安装失败可通过邮件向我索取。因为是自用命令可能还有很多不完善的地方所以先暂时上传到了个人的repositories中如果大家有什么建议或者问题欢迎私信我
allenmeng97gmail.com
uibemk126.com
4.示例
(1) 基本用法
standard-spec.
dynamic_est lnv , treat(treat) time(year) ref(2009) staggered-spec.
dynamic_est lnv , treat(treat) time(t) ref(-1) (2) 进阶用法
dynamic_est lnv , treat(treat_intens) time(year) ref(2009) absorb(id year) cluster(id) regtype(reg)(3) 帮助文件 5.写在最后
需要补充说明的是dynamic effect并不完全等同于DID中的平行趋势检验。 上文所谓的standard-spec和staggered-spec是为了区分数据的范式
在standard-spec情形下time是自然时间此时dynamic effect结果可以被看做平行趋势检验结果。在这种请跨国下以下两组代码等价
ppmlhdfe Active i(2016/2019).year#i1.Tr_cate if year2015 , ///
a(id_cate#country_j year#country_j) cluster(country_j) dynamic_est Active if year2015,treat(Tr_cate) time(year) ref(2015) ///
absorb(id_cate#country_j year#country_j) cluster(country_j) regtype(ppml)在standard-spec情形下 不能直接用dynamic_est去直接对类似多时点的数据进行分析。需要先对panel进行处理例如像Sun Abraham、callaway santanna等或者用panelmatch的方法对panel进行重组才能进行分析。不过我写的另一个外部命令欢迎使用twfe_stgdid可以直接对staggered-spec的数据进行分析。
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