这样弄, 保证通过平行趋势! 通过PT检验的8大常规操作首次揭晓.

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今天分享一下社群讨论的问题：请问大家，如果平行趋势不能得到满足，该采取什么方法来更好地满足平行趋势呢？

平行趋势背景信息，参看：①多期DID的 平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！ ② 标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程 ，③ 在平行趋势检验中对政策前后系列年份进行缩尾处理？ ④ 平行趋势的敏感性检验, 结果能容忍违反多大程度的平行趋势 ，⑤ 某经济学权威刊物上平行趋势怎么这样, 真给我看迷糊了! 到底如何对pre-trend检测, 讨论和处理呢？ ⑥ 三重差分DDD估计中平行趋势检验如何操作呢？ ⑦ 2篇TOP5: 当前平行趋势检验方法有问题，新的平行趋势检验方法已经出现 ，⑧ 历史上首篇DID中修改平行趋势而被撤稿的TOP5文章！ ⑨ 前沿: 平行趋势没有通过却成功发在了AER上！ ⑩ 前沿: 多期或渐进或交叠DID, 如何进行平行趋势检验呢？

如果平行趋势不能得到满足，我们可以采取以下方法来更好地满足平行趋势：

①可以进行处理组和控制组的匹配处理。通过使用PSM（倾向得分匹配）、Entropy匹配等方法，提高处理组与控制组的可比性。这种匹配方法会显著影响估计结果，但在论文中非常常见，因为匹配后的处理组与控制组更容易进行对比，进而更容易满足平行趋势的要求。因此，在进行DID分析时，匹配处理组与控制组能够更有效地满足平行趋势的假设。

②其他方法还包括合成DID方法（如平衡面板），类似于SCM方法，通过重新赋权的方式来匹配处理前的趋势，从而减弱对平行趋势的依赖性。与DID相似，SDID对于加和型个体的水平移动不敏感(invariant to additive unit-level shifts)

③可以采用Rambachan & Roth（2023）的方法，在平行趋势假设可能存在不同违背程度的情况下，对事件研究法的结果进行敏感性分析。具体来说，先是构造与平行趋势的最大偏离程度（𝑀bar ），然后构造与最大偏离程度对应的处理后的估计量的稳健置信区间。（Stata中的honestDID程序）

相比之前提到的操作，以下操作可能显得更为隐晦，因为读者难以了解其具体情况：

①有些研究者倾向于采用稳健标准误，而非聚类标准误。平行趋势检验的前提是在事前不显著，事后显著。使用稳健标准误而非聚类标准误会使显著性水平更高，这有助于满足“事前不显著”的条件。

②对控制变量进行调整也是一种方法。通过这种方式，一些数据可能能够通过平行趋势检验，特别是对于那些关键变量对数据结果影响较大的情况；有的文章对连续控制变量进行了5%的截尾处理时，这也可能会影响结果。通过添加一些可能的混淆变量，使得整个样本观测数量减少，在将数据转换成平衡面板后，可能使得政策变量的估计结果变得更为显著，或者通过平行趋势检验。

③调整样本年份区间也是一种方法。一些研究确实可以通过调整样本区间来避免事前不显著的问题，从而更容易通过平行趋势检验。作为读者经常会感到困惑，为什么一篇论文中只选取了2011年到2020年的数据，尽管可能有2010年的数据可用，或者为什么论文只选择了2011年到2021年的数据，尽管2022年的数据也可以获取。虽然论文可能会提供相关理由，但未必让人信服。这种情况下，可能存在让估计结果显著或者通过平行趋势检验的嫌疑。

④有些研究者倾向于对各种政策前或后的期数进行归并处理。归并期数可能对平行趋势检验的结果产生较大影响。对于一个政策而言，要想保持好几期的完全平行趋势并不容易，因为控制组和处理组很容易受到其他各种政策的干扰影响。因此，归并期数的处理方式可以缓解其他政策干扰的影响。

⑤有些研究者可能采取比较极端的方式，直接删除政策前或政策后的几期数据，以确保事前平行趋势得以通过。不过，对于这种操作并不太建议，因为这样做会损失一部分样本，导致估计结果的精度严重下降。

*可以到社群进一步交流讨论相关学术议题。

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