双重差分估计需要控制时间虚拟变量和地区虚拟变量么

双重差分估计需要控制时间虚拟变量和地区虚拟变量么

分给的太少了啊。面板数据比时间序列和截面数据复杂多了。首先你得对模型的设定和数据的选取有个大概的确定（多少年看多少个截面看多少个变量看），然后是建立POOL数据，首先做F检验，看看应该是用混合数据模型、变截距模型还是变系数模型，当然，根据你研究的目的，也可以变系数来研究不同截面之间是否在某个变量上存在一致性。采用固定效应还是随机效应要做豪斯曼检验，不过一般用固定效应就可以。模型选定就是回归了，可以用OLS也可以用GLS，DW值不好的，可以在模型中加AR(N)进行修正。模型是要不断的尝试和修改的，最后取一个最符合要求的。

双重差分模型（difference-in-difference，did）近年来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果 的定量评估。 通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。非随机分配政策实施组和对照组的试验称为自然试验（naturaltrial），此类试验存在较显著的特点，即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅通过单一前后对比或横向对比的分析方法会忽略这种差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计。 did模型正是基于自然试验得到的数据，通过建模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的真正结果有效分离出来。