最前沿_作为研究生的你，还不知道一个命令可以就可以搞定DID、SCM、SDID三个结果
众所周知，我们一般可以使用9个DID命令进行双重差分法分析，详见：
Stata18.0新功能1：异质性DID操作手册：hdidregress与xthdidregress 以及下面所介绍的7个传统的DID命令
而进行合成控制法SCM分析的时候，只要可以使用命令：synth、synth_runner、npsynth、allsynth、fect、synth2等，详见：
进行合成DID分析，主要命令为：
下面我们将展现如何使用最新命令sdid完整的展现DID、SCM、SDID三个结果，全程只使用一个命令，出现结果图为：
1、合成DID结果
我们首先根据Abadie et al.(2010)中描述的数据和背景，提供Arkhangelsky等人(2021)中提出的一个例子。
这个数据包括单一处理州(加利福尼亚州)，该州于1989年采取了烟草控制措施(“99号提案”)。使用sdid命令，我们复制了Arkhangelsky等人(2021)的结果。
在下面的代码示例中，我们首先下载数据，然后使用安慰剂推断过程执行合成DID。graph, graph_export() + g1_opt()选项都与图相关，图默认情况下是导出的，如图1所示。
操作代码
global link "https://raw.githubusercontent.com/synth-inference/synthdid/"
import delimited "$link/master/data/california_prop99.csv", clear delim(";")
sdid packspercapita state year treated, vce(placebo) seed(123) reps(50) graph graph_export(sdid_, .eps) g1_opt(xtitle(""))
结果为：
Stata报告的处理效果估计为-15.60383(与Arkhangelsky et al.(2021)在R中合成实现的结果相同)，估计标准误差为6.65902(与R相当，但由于排列的随机性而发生变化)。
SCM合成控制法结果为：
DID结果为：
完整命令为：
最终结果汇总为：
知识回顾
合成DID操作及Stata应用
sdid—Stata中合成双重差分
继Arkhangelsky等人(2021年)之后，该Stata包实现了综合双重差分估计过程，以及一系列推断和绘图过程。Arkhangelsky等人提供了一个使用R的代码实现，这里附带了一些材料:synthdid。这里我们提供了一个原生的Stata实现，主要是用Mata编写的。这个包扩展了原始R包的功能，允许非常简单地在多个处理阶段交错采用的上下文中进行评估(以及在原始代码的单个采用阶段)。
安装到Stata
ssc install sdid
语法格式
sdid Y S T D, vce(method) seed(#) reps(#) covariates(varlist [, method])
graph g1_opt(string) g2_opt(string) unstandardized graph_export([stub] , type)
选项含义：
Y:结果变量(数值)
S:单位变量(数字或字符串)
T:时间变量(数值)
D:处理的虚拟，如果单位被处理，则为1，否则为0(数字)
vce (): bootstrap, jackknife，安慰剂标准误差。
seed():伪随机数的种子定义。
reps(#):重复bootstrap和安慰剂。
covariates(varlist [, method]):用于调整y的协变量。应包含协变量的varlist，并可选用于调整方法的选项。在这种情况下，它可以遵循Arkhangelsky等人提出的方法进行“优化”，在这种情况下，它可以遵循Kranz, 2021 (xsynth在R中)提出的程序。在没有指定方法的情况下，默认使用“优化”。克兰兹已经证明投影法在许多情况下是可取的。在这个实现中，投影的方法通常要快得多。
graph:如果指定了该选项，将显示单位和时间权重以及结果趋势的图形，如Arkhangelsky等人的图1。
g1_opt(string) g2_opt(string):选项，用于修改上述图形的外观。G1为单位权重图，g2为结果趋势图。请求的选项必须遵循Stata的twoway_options的语法。
unstandardized:如果包含了控制，并且指定了“优化”方法，在找到最优权重之前，控制将被标准化为z分数。这避免了控制变量具有高度离散时的优化问题。如果指定了非标准化，则只需输入控件的原始单位。应该谨慎使用这个选项。
graph_export([stub]， type):使用这个选项可以将生成的图形保存到磁盘。每个单位权重和结果趋势将分别保存为weightsYYYY和trendsYYYY, YYYY表示每个治疗采用期。每个治疗采用阶段将生成两个图表。如果指定了该选项，则必须指定type，它指的是一个有效的Stata图形类型(例如"。Eps "， ".pdf"等等)。可选地，可以指定一个存根，在这种情况下，它将被放在导出的图形名称的前面。
案例1
一个基于提案99 (Abadie et al.， 2010)的例子，只有一个采用日期。加载Abadie et al.(2010)数据:
. use "C:\Users\Metrics\Desktop\prop99_example.dta"
使用sdid进行估计，导出权重和趋势图:
. sdid packspercapita state year treated, vce(placebo) seed(1213) graph g1_opt(xtitle("")) g2_
案例2
基于议会性别配额、议会中的女性和孕产妇死亡率的交错采用设计实例(Bhalotra等人，2020年)。数据加载:
use "C:\Users\Metrics\Desktop\quota_example.dta"
运行没有协变量和引导标准误差的估计
sdid womparl country year quota, vce(bootstrap) seed(1213)
以投影的方式使用协变量运行sdid
sdid womparl country year quota, vce(bootstrap) seed(1213) covariates(lngdp, projected)
