did (Callaway和Sant’Anna 2021)
目录
简介
did R包由 Brantly Callaway和 Pedro Sant’Anna开发，以配合他们2021年的论文 具有多个时间段的双重差分 (以下简称CS21)。
CS21提供了一个极其灵活的框架来估计DiD风格的回归，并且可以在其他包/例程困难的情况下产生有效的估计量。CS21的核心——因此也是did包的核心——是一套完全饱和的组（即队列）×时间交互。其思想是相对于有效的对照组（默认情况下，从未处理的单位）估计这些交互中的每一个，从而产生个体平均处理效应（ATT）。然后我们可以沿着不同的维度聚合这些个体ATT，以产生感兴趣的”汇总”结果。例如，我们可以动态地聚合（即，跨越时间段）以获得等效的事件研究系数。
如果这个通用性和灵活性听起来需要很多工作，那是因为确实如此。did在底层做了很多工作，我甚至还没有谈到它如何计算个体ATT。（TL;DR 默认情况下，它使用”双重稳健”方法，因为CS21证明了通过回归或逆概率加权估计的等价条件。）但该包非常用户友好且出奇地灵活。为了使估计快速，投入了大量工作，通过C++优化 显著的速度提升。
安装和选项
该包可以从CRAN安装。
install.packages("did") # 安装（只需要运行一次或在更新时运行）
library("did") # 将包加载到内存中（每个新会话都需要）
did的典型工作流程涉及两个连续的函数调用。
agg_gt(): 估计个体（组×时间）ATT。aggte(): 沿着感兴趣的维度聚合ATT。例如，我们可以使用aggte(..., type = "dynamic")沿着相对时间维度聚合ATT，从而获得事件研究。
让我们快速看一下这两个函数的主要参数：
att_gt(yname, tname, idname, gname, xformla, data, ...)
其中
| 变量 | 描述 |
|---|---|
| yname | 结果变量（字符型） |
| tname | 时间变量（字符型） |
| idname | 面板id变量（字符型） |
| gname | 定义共同第一期的组或队列变量（字符型） |
| xformla | 额外控制变量（公式，可选） |
| data | 数据集 |
| … | 额外参数（估计方法、DiD对照组等） |
和
aggte(model, type, ...)
其中
| 变量 | 描述 |
|---|---|
| model | 来自上述att_gt()调用的模型对象 |
| type | 要计算的聚合类型，例如”group”或”dynamic”（字符型） |
| … | 额外参数（聚类、自助法等） |
再次，did极其灵活，并允许大量超出此处呈现的额外参数，从处理预期到聚类或自助标准误的一切。参见相关的帮助文件
(?att_gt和
?aggte)
获取更多信息。最后，did网站包含一个
一系列极其有用的用户指南
（即小插图），不仅演示如何使用包，而且还有
帮助用户更普遍地思考DiD估计问题。
数据集
为了演示该包的实际应用，我们将使用我们之前创建的虚假数据集。这是数据外观的提醒。
head(dat)
#> time id y rel_time treat first_treat
#> 1 1 1 2.158289 -11 FALSE 12
#> 2 2 1 2.498052 -10 FALSE 12
#> 3 3 1 3.034077 -9 FALSE 12
#> 4 4 1 4.886266 -8 FALSE 12
#> 5 5 1 7.085950 -7 FALSE 12
#> 6 6 1 5.788352 -6 FALSE 12
或者以图形形式显示。
测试包
如果还没有加载包，请记得加载。
library(did)
好的，让我们运行我们的两个互补函数中的第一个，att_gt()，来获得（组×时间）ATT。下面的函数调用应该相当
不言自明，只需要一两秒钟运行。但我想要强调我们指定control_group = "notyettreated"（而不是”nevertreated”默认）的事实。这只是我们模拟数据集的一个产物，它没有为底层CS21估计程序提供足够的从未处理单位。如果你省略了这个参数（如我最初所做的），那么函数将返回一个有用的提示来解决问题。
cs21 = att_gt(
yname = "y",
tname = "time",
idname = "id",
gname = "first_treat",
# xformla = NULL, # 此数据集中没有额外控制
control_group = "notyettreated", # 对于"nevertreated"默认组太少
clustervars = "id",
data = dat
)
cs21
#' 调用：
#' att_gt(yname = "y", tname = "time", idname = "id", gname = "first_treat",
#' data = dat, control_group = "notyettreated", clustervars = "id")
#'
#' 参考：Callaway, Brantly和Pedro H.C. Sant'Anna。"具有多个时间段的双重差分"。计量经济学杂志，第225卷，第2期，第200-230页，2021年。
#'
#' 组-时间平均处理效应：
#' 组 时间 ATT(g,t) 标准误 [95% 同时置信带]
#' 12 2 0.3932 0.6474 -1.4985 2.2849
#' 12 3 -0.9038 0.7147 -2.9919 1.1844
#' 12 4 0.6265 0.5265 -0.9118 2.1648
#' 12 5 0.7449 0.5280 -0.7979 2.2876
#' 12 6 -1.4944 0.5348 -3.0571 0.0683
#> <截断>
有了我们的ATT，我们现在可以进入第二个函数aggte()，来计算感兴趣的聚合量。在这种情况下，我将指定”dynamic”聚合来获得事件研究（即，ATT在相对时间到处理期间的聚合）。我还将研究范围限制在处理日期周围的10个前导和10个滞后。
cs21_es = aggte(cs21, type = "dynamic", min_e = -10, max_e = 10)
cs21_es
#' 调用：
#' aggte(MP = cs21, type = "dynamic", min_e = -10, max_e = 10)
#'
#' 参考：Callaway, Brantly和Pedro H.C. Sant'Anna。"具有多个时间段的双重差分"。计量经济学杂志，第225卷，第2期，第200-230页，2021年。
#'
#'
#' 基于事件研究/动态聚合的ATT总体摘要：
#' ATT 标准误 [ 95% 置信区间]
#' 30.183 2.2437 25.7853 34.5807 *
#'
#'
#' 动态效应：
#' 事件时间 估计量 标准误 [95% 同时置信带]
#' -10 0.1890 0.3215 -0.6810 1.0589
#' -9 -0.4952 0.5115 -1.8792 0.8889
#' -8 -0.0711 0.4076 -1.1740 1.0318
#' -7 0.4991 0.2262 -0.1129 1.1112
#' -6 -0.9216 0.3219 -1.7925 -0.0508 *
#' -5 0.5933 0.4658 -0.6671 1.8538
#' -4 -0.2031 0.2951 -1.0017 0.5954
#' -3 0.3527 0.4170 -0.7757 1.4810
#' -2 -0.1218 0.4732 -1.4022 1.1586
#' -1 0.2054 0.4968 -1.1388 1.5496
#' 0 -0.4572 0.4672 -1.7212 0.8069
#' 1 6.0124 0.5745 4.4578 7.5670 *
#' 2 12.1593 0.9938 9.4702 14.8483 *
#' 3 17.7974 1.2370 14.4504 21.1444 *
#' 4 23.8820 1.7787 19.0693 28.6946 *
#' 5 29.8164 2.2644 23.6894 35.9434 *
#' 6 36.4129 2.5552 29.4991 43.3267 *
#' 7 42.9080 2.8311 35.2477 50.5683 *
#' 8 48.4004 3.8096 38.0925 58.7083 *
#' 9 54.3290 3.6510 44.4502 64.2079 *
#' 10 60.7524 4.2551 49.2392 72.2657 *
#' ---
#' 显著性代码：`*' 置信带不包含0
#'
#' 对照组： 尚未处理， 预期期： 0
#' 估计方法： 双重稳健
did的最后锦上添花是它提供了一套完整的估计后整理和可视化方法。（看看DIDmultiplegt）。这里有一个使用后者的快速示例，使用
ggdid()函数
来产生事件研究图。
ggdid(cs21_es, title = "(cs)did")
