gen rel_time= year - policy_year if treat==1 * 设置基准期（通常为政策前1期或政策当期） replace rel_time =-4 if rel_time < -4 & treat==1 replace rel_time =5 if rel_time > 5 & treat==1 // 限定时间窗口 tab rel_time, gen(time_dummy) // 生成时间虚拟变量 * 删除基准期（避免多重共线性） drop time_dummy1 // 假设基准期为政策前1年（rel_time=-1） xtreg lnemp time_dummy2-time_dummy10 lnGDP lncon lnedu lnwage structure i.year, fe robust test time_dummy2 time_dummy3 time_dummy4 在这个基础上画出平行趋势检验的图的stata代码

<think>嗯，用户现在需要的是在Stata中绘制平行趋势检验图。他们已经有一段代码，生成了rel_time变量，创建了时间虚拟变量，并运行了固定效应模型。接下来需要的是如何根据这些结果生成图形。 首先，我得回忆平行趋势检验的步骤。通常，在双重差分（DID）模型中，平行趋势假设需要验证处理组和对照组在政策实施前的趋势是否一致。用户已经通过生成时间虚拟变量并运行回归，现在需要将回归系数可视化，特别是政策前后的系数及其置信区间。 用户当前的代码已经生成了time_dummy2到time_dummy10，并删除了基准期（假设是rel_time=-1）。在回归之后，他们使用test命令检验了政策前的几个虚拟变量，但需要画图。 在Stata中，绘制系数图通常使用coefplot命令。但用户可能没有安装这个包，所以需要先安装。或者，可以使用est store保存回归结果，然后提取系数和标准误，用twoway connected或scatter结合rspike来画图。 首先，确保用户保存了回归结果。他们运行了xtreg，之后应该用estimates store来保存，比如estimates store did_model。然后，coefplot可以直接调用这些结果，选择特定的虚拟变量，并设定时间轴。 另外，用户的时间虚拟变量对应的是rel_time的值，比如time_dummy2可能对应rel_time=-4，time_dummy3对应rel_time=-3，依此类推，直到time_dummy10对应rel_time=5。需要确认这些变量与时间点的对应关系是否正确，否则图形的时间轴标签会出错。 还有，基准期被删除的是time_dummy1，对应的rel_time=-1。所以在图形中，这个点应该作为参考点，系数为0，不显示在图中。需要确保其他时间点的系数相对于基准期正确。 可能的步骤是：安装coefplot，保存回归结果，使用coefplot绘制各个时间虚拟变量的系数及其置信区间，调整x轴标签为实际的时间相对值，添加参考线和标题等。 需要提醒用户检查时间虚拟变量与rel_time的对应关系，确保图形中的时间点正确。同时，注意在回归中是否控制了年份固定效应，避免共线性问题。 另外，用户可能需要在图中标注政策实施的时间点（rel_time=0），并观察政策前后的趋势是否在前期不显著，后期显著，从而验证平行趋势假设。 如果用户没有coefplot，可能需要手动提取系数和置信区间，使用twoway命令来绘制。但coefplot更方便，所以建议安装。 总结步骤：保存回归结果，安装coefplot，生成时间标签，绘制系数图，调整图表美观。</think>以下是基于你提供的代码绘制平行趋势检验图的完整Stata实现步骤： ### 一、补充图形绘制代码 ```stata * 保存回归系数 estimates store did_model * 安装绘图工具包（若未安装） ssc install coefplot, replace * 生成时间轴标签 local time_labels "-4 -3 -2 0 1 2 3 4 5" // 注意跳过基准期-1 * 绘制平行趋势图 coefplot did_model, /// keep(time_dummy*) /// vertical /// coeflabels(time_dummy2 = "-4" // 需核对变量与时间对应关系 time_dummy3 = "-3" time_dummy4 = "-2" time_dummy5 = "0" // 基准期后的第一年 time_dummy6 = "1" time_dummy7 = "2" time_dummy8 = "3" time_dummy9 = "4" time_dummy10 = "5") /// xline(3.5, lpattern(dash) lcolor(gs8)) // 政策实施时点标注 yline(0, lcolor(red)) /// xtitle("相对政策年份") /// ytitle("处理效应") /// title("平行趋势检验") /// addplot(line @b @at) /// ciopts(recast(rcap)) ``` ### 二、关键步骤说明 1. **时间窗口对齐**：通过`rel_time`限定了[-4,5]区间，确保样本时间窗口一致性[^3] 2. **基准期处理**：`drop time_dummy1`避免了虚拟变量陷阱，符合DID模型设计规范[^1] 3. **置信区间展示**：`ciopts(recast(rcap))`用帽型线段显示95%置信区间 4. **政策时点标注**：`xline(3.5)`对应rel_time=0的位置（根据实际标签位置调整） ### 三、结果解读要点 - 理想情况：政策前（左侧）置信区间应包含0值 - 异常情况：若政策前出现显著效应，需检查样本选择或模型设定[^2] - 可视化验证：通过观察系数波动范围确认平行趋势假设成立 ### 四、补充建议 1. 样本平衡性检查：`xtbalance, range(rel_time -4 5)` 2. 动态效应检验：加入处理组与时间虚拟变量的交互项 3. 安慰剂检验：建议向前推移政策时间进行反事实检验[^4]