平行趋势 stata

### 如何在 Stata 中实现平行趋势检验

#### 平行趋势假设的重要性
为了确保双重差分法 (Difference-in-Differences, DID) 的有效性，必须验证处理组和控制组在政策实施之前具有相似的趋势。这被称为平行趋势假设。

#### 数据准备
首先加载所需的数据集并设置面板数据结构：

use "cardkrueger1994.dta", clear
xtset id year

#### 创建事件窗口虚拟变量
根据政策时点前后期数 `event`，生成表示政策时点前后各期的虚拟变量 `pre5-pre1`, `current`, 和 `post1-post3`:

forvalues i=5(-1)1 {
    gen pre`i' = (event == -`i' & quota == 1)
}
gen current = (event == 0 & quota == 1)
forvalues i=1(1)3 {
    gen post`i' = (event == `i' & quota == 1)
}[^2]

#### 绘制时间趋势图
绘制处理组和对照组的时间趋势图来直观检查两者的趋势是否一致：

twoway line outcome time if treated==0 || line outcome time if treated==1, ///
legend(order(1 "Control Group" 2 "Treatment Group")) title("Time Trends of Outcome Variable") subtitle("Before and After Treatment")
graph export "time_trends.png", replace

#### 进行回归分析
通过加入交互项来进行正式的统计测试，以确认是否存在显著的时间趋势差异：

reg y i.event##i.treated controls, vce(cluster clustervar)
margins event#treated, dydx(event)
marginsplot, name(parallel_trend_test) title("Parallel Trend Test Results")

上述命令会输出不同时间段内处理状态对结果的影响变化情况，并可视化这些影响随时间的变化模式[^1]。

#### 结果解释
如果所有前期 (`pre`) 的系数不显著，则说明满足平行趋势假设；如果有任何一期提前出现了显著效果，则可能违反了这一前提条件，需进一步探讨原因或考虑其他方法调整模型设定。