fixest::sunab (Sun和Abraham 2020)

简介

在（许多）其他功能中， Laurent Bergé的 fixest包支持Sun和Abraham 2020年论文在具有异质处理效应的事件研究中估计动态处理效应 (以下简称SA20)中描述的估计程序。关键函数是 sunab()，它提供了与eventstudyinteract Stata命令等效的功能。然而，它需要较少的手动调整（例如，前导和滞后自动检测），并且它与fixest的其他设施（例如绘图和制表）原生集成。正如对fixest的期望，估计也非常快——你可能会发现它是我们在这里涵盖的所有专业DiD库中最快的选项。这些特点使它成为交错DiD设置中有吸引力且自然的选择。

安装和选项

该包可以从CRAN安装。

install.packages("fixest") # 安装（只需要运行一次或在更新时运行）
library("fixest")          # 将包加载到内存中（每个新会话都需要）

实现SA20聚合程序的关键函数是sunab()。这作为fixest::feols()函数的内部参数，许多用户将熟悉用于估计（高维固定效应）回归。因此，最基本的形式是：

feols(y ~ sunab(cohort, period) | id + period, data, ...)

其中

变量	描述
y	结果变量
cohort	描述共同处理时期的变量（例如，`year_treated`）
period	时间变量
id	面板id
…	额外参数

所有常规的feols()功能和估计后选项都可以叠加在上述基本案例之上。例如，用户可以添加协变量，更改默认队列参考（这里：从未处理）等。甚至可以将sunab()集成到fixest的非线性模型估计量中如feglm()和fepois()，尽管我不认为这些有良好的理论支持。参见帮助文件 (?sunab) 获取更详细的信息，以及介绍性小插图。

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(fixest)

让我们尝试基本的sunab()函数（作为feols()内部集成）。注意我们没有任何协变量，尽管这些可以很容易地添加到模型公式中。同样，我们将按个体ID显式聚类标准误，尽管这是多余的，因为fixest自动按固定效应槽中的第一个变量聚类。接下来的代码块应该几乎瞬间完成。

sa20 = feols(
    y ~ sunab(first_treat, rel_time) | id + time, 
    data = dat, vcov = ~id
    )
sa20
#> OLS估计，因变量：y
#> 观测值：1,800 
#> 固定效应：id：30，time：60
#> 标准误：按id聚类 
#>                估计量 标准误差   t值 Pr(>|t|)    
#> rel_time::-43 -0.992231   0.833177 -1.190901 0.243349    
#> rel_time::-42 -0.682967   0.725131 -0.941854 0.354048    
#> rel_time::-41  0.055083   0.902155  0.061057 0.951733    
#> rel_time::-40 -0.350181   0.549271 -0.637537 0.528777    
#> rel_time::-39 -0.433172   1.175733 -0.368427 0.715231    
#> rel_time::-38 -1.877821   0.949817 -1.977035 0.057614 .  
#> rel_time::-37 -1.994746   0.898465 -2.220171 0.034382 *  
#> rel_time::-36 -0.734659   0.840305 -0.874276 0.389151    
#> ... 剩余83个系数（用summary()显示或使用参数n）
#> ---
#> 显著性代码：  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#> RMSE：0.913773     调整R2：0.999927
#>                  组内R2：0.999686

作为fixest模型，所有常规方法都适用于我们的sa20对象。例如，我们可以使用 etable()将回归表导出到LaTeX，或使用 iplot()可视化事件研究。这里我将做后者，使用一点正则表达式来删除有2位数字的前导和滞后（即，删除所有距离处理超过9期的内容）。这不是严格必要的，但会让我们更关注处理日期周围的时期。

# iplot(sa20)
# 普通选项（上面）可以，但我们可以稍微调整一下...
sa20 |>
  iplot(
    main     = "fixest::sunab",
    xlab     = "时间到处理",
    drop     = "[[:digit:]]{2}",    # 将前导和滞后时期限制为-9:9
    ref.line = 1
    )

附注：对于那些更喜欢上述（基础R）图的ggplot2版本的人，可以查看ggfixest。

fixest::sunab (Sun和Abraham 2020)

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