1.有意思的实证计量讨论帖, 熬夜肝完了一直的计量困惑！2.QA: 平方项的IV, 加时间固定符号相反, 滚动窗口回归, 面板分位数输出图, 机制分析中IV, pre5显著咋办，3.主回归不显著, 分组回归却异常显著的研究来了！4.城市*年份联合的FE与他们分开的FE有什么区别? FE如何从一维进化到二维, 三维的? 5.审稿人: 你这个文章实证结构已经过时了！过时了！6.当把交互项加入后, 主项的系数符号竟变相反了, 这是咋回事? 如何处理呢？7.DID可以有2个处理组和1个对照组么? 有相关的参考文献吗? 8.七大常见计量问题讨论汇总, 涉及控制,异质,机制,DID,DDD,调节,固定,平行,安慰等, 9.关于双重差分DID政策评估中的控制变量选取标准？10.在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？11.使用异方差稳健而不是聚类稳健标准误, 在固定效应模型中能接受吗？
今天分享一下社群讨论的问题：请问大家，如果平行趋势不能得到满足，该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢？
平行趋势背景信息，参看：①多期DID的平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！②标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程，③在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？④平行趋势的敏感性检验, 结果能容忍违反多大程度的平行趋势，⑤某经济学权威刊物上平行趋势怎么这样, 真给我看迷糊了! 到底如何对pre-trend检测, 讨论和处理呢？⑥三重差分DDD估计中平行趋势检验如何操作呢？⑦2篇TOP5: 当前平行趋势检验方法有问题，新的平行趋势检验方法已经出现，⑧历史上首篇DID中修改平行趋势而被撤稿的TOP5文章！⑨前沿: 平行趋势没有通过却成功发在了AER上！⑩前沿: 多期或渐进或交叠DID, 如何进行平行趋势检验呢？
如果平行趋势不能得到满足，我们可以采取以下方法来更好地满足平行趋势：
①可以进行处理组和控制组的匹配处理。通过使用PSM（倾向得分匹配）、Entropy匹配等方法，提高处理组与控制组的可比性。这种匹配方法会显著影响估计结果，但在论文中非常常见，因为匹配后的处理组与控制组更容易进行对比，进而更容易满足平行趋势的要求。因此，在进行DID分析时，匹配处理组与控制组能够更有效地满足平行趋势的假设。
②其他方法还包括合成DID方法（如平衡面板），类似于SCM方法，通过重新赋权的方式来匹配处理前的趋势，从而减弱对平行趋势的依赖性。与DID相似，SDID对于加和型个体的水平移动不敏感(invariant to additive unit-level shifts)
③可以采用Rambachan & Roth（2023）的方法，在平行趋势假设可能存在不同违背程度的情况下，对事件研究法的结果进行敏感性分析。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估计量的稳健置信区间。（Stata中的honestDID程序）
相比之前提到的操作，以下操作可能显得更为隐晦，因为读者难以了解其具体情况：
①有些研究者倾向于采用稳健标准误，而非聚类标准误。平行趋势检验的前提是在事前不显著，事后显著。使用稳健标准误而非聚类标准误会使显著性水平更高，这有助于满足“事前不显著”的条件。
②对控制变量进行调整也是一种方法。通过这种方式，一些数据可能能够通过平行趋势检验，特别是对于那些关键变量对数据结果影响较大的情况；有的文章对连续控制变量进行了5%的截尾处理时，这也可能会影响结果。通过添加一些可能的混淆变量，使得整个样本观测数量减少，在将数据转换成平衡面板后，可能使得政策变量的估计结果变得更为显著，或者通过平行趋势检验。
③调整样本年份区间也是一种方法。一些研究确实可以通过调整样本区间来避免事前不显著的问题，从而更容易通过平行趋势检验。作为读者经常会感到困惑，为什么一篇论文中只选取了2011年到2020年的数据，尽管可能有2010年的数据可用，或者为什么论文只选择了2011年到2021年的数据，尽管2022年的数据也可以获取。虽然论文可能会提供相关理由，但未必让人信服。这种情况下，可能存在让估计结果显著或者通过平行趋势检验的嫌疑。
④有些研究者倾向于对各种政策前或后的期数进行归并处理。归并期数可能对平行趋势检验的结果产生较大影响。对于一个政策而言，要想保持好几期的完全平行趋势并不容易，因为控制组和处理组很容易受到其他各种政策的干扰影响。因此，归并期数的处理方式可以缓解其他政策干扰的影响。
⑤有些研究者可能采取比较极端的方式，直接删除政策前或政策后的几期数据，以确保事前平行趋势得以通过。不过，对于这种操作并不太建议，因为这样做会损失一部分样本，导致估计结果的精度严重下降。
*可以到社群进一步交流讨论相关学术议题。 关于固定效应，参看：1.交互项! 交互项! 固定效应回归模型中的交互项！2.在Stata中如何做2SLS, DID, DEA, SFA, 面板PSM, 二值选择, 固定效应和时间序列？3.一定要控制时间固定效应吗？4.公司和个体固定效应总是更好吗? 关于固定效应使用和解释的最全指南！5.使用固定效应FE时良好做法对应的检查清单，6.双向固定效应多期DID最新进展和代码汇总, 关于控制变量和固定效应选取的讨论，7.快速估计带有高维固定效应的泊松模型, 这计算速度真快, 真实用！8.不能直接控制某个固定效应时, 我们能尽量做些什么呢？9.时间固定效应和时间趋势项的区别, 可以同时加？10.省份/行业固定效应与年份固定效应的交乘项固定效应，11.截面DID, 各种固定效应, 安慰剂检验, 置换检验, 其他外部冲击的处理，12.广义合成控制法gsynth, 基于交互固定效应的因果推断，13.固定效应模型+测量误差=有问题, 如何解决这问题呢？14.到底控制什么层面的固定效应? 最低, 最高, or随意？15.固定效应: 目前看到解释的最清楚的帖子, 救命！16.固定效应模型+测量误差=有问题, 如何解决这问题呢？17.TOP5被质疑用log(1+x)数据转换, 固定效应, 双重差分事件图, 结论不可靠！18.审稿人: 如何在双向固定效应下还能估计出不随个体变化的宏观变量呢？
关于多期DID或交叠DID: 1.DID相关前沿问题“政策交错执行+堆叠DID+事件研究”, 附完整slides，2.交错(渐进)DID中, 用TWFE估计处理效应的问题, 及Bacon分解识别估计偏误，3.典范! 这篇AER在一图表里用了所有DID最新进展方法, 审稿人直接服了！4.最新Sun和Abraham(2020)和TWFE估计多期或交错DID并绘图展示结果！详细解读code！5.多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习，6.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等，7.交叠DID中平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！8.欣慰! 营养午餐计划终于登上TOP5! 交叠DID+异质性稳健DID！9.用事件研究法开展政策评估的过程, 手把手教学文章！10.从双重差分法到事件研究法, 双重差分滥用与需要注意的问题，11.系统梳理DID最新进展: 从多期DID的潜在问题到当前主流解决方法和代码! 12.标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程，13.DID从经典到前沿方法的保姆级教程, 释放最完整数据和代码！ 关于三重差分DDD估计，参看1.计量TOP刊最全三重差分DDD估计指导，2.TOP5最新文靶向了中国AI公司, 使用三重差分DDD进行实证评估，3.一些使用三重差分DDD的中文文章, 剔除其他干扰因素后获得政策的净效应！4.三重差分法运行和示例, 附上运行代码和结果解析！5.多期双(三)重差分法的操作指南(经典回顾)，6.DID和DDD, 一个简明介绍, 双重和三重差分模型，7.曾国藩QJE: 权力之网, 运用DID, DDD, 事件研究方法！8.用9个示例系统讲解DID, DDD模型的用法, 并且都给出了数据和代码供操作！9.继发AER之后, 2021年再发Top5, 这是什么神仙组合? DID, DDD方法在顶刊仍然耐打！10.连续DID, DDD和比例DID, 不可观测选择偏差，11.AER上以DID, DDD为识别策略的劳动和健康经济学，12.做了一份Slides, 就Stata17中DID, DDD方法及使用策略, 代码做了总结
7年，计量经济圈近2000篇不重类计量文章，
可直接在公众号菜单栏搜索任何计量相关问题,
Econometrics Circle
