多期DID ，最新双重差分命令(LPDID)

参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vYu-gyVEXJavtOoOqBgAMQ?poc_token=HCB4k2WjgUuuW20VgJWbfi5KdEK7dFA-YPjbNKP1

解决不同时间接受处理的组之间的处理效应可能存在异质性的方法，
lpdid在LP方法的基础上，增加了样本限制，通过设定规则删去部分样本，强制构造“干净控制组”。
注意：此方法对样本量要求更高

ssc install lpdid  
help lpdid
*** 调入作者提供的模拟数据
use http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/l/lpdidtestdata1.dta, clear
*** LPDID
lpdid Y, time(time) unit(unit) treat(treat) pre(5) post(10)
// Y, outcome变量
// time()中存储时间变量
// unit()中存储个体变量
// treat()中存储处理变量，即Dit。目前1.0版本的命令还不支持处理变量非虚拟变量的情形，但作者承诺将会在后续的版本中补全。
// pre()中存储要估计的政策发生前多少期的ATT
// post()中存储要估计的政策发生后多少期的ATT
// 如果要添加控制变量，可以把控制变量添加在controls()选项中。
// 默认情况下，ATT是对不同处理组处理效应的加权平均。
// 注意回归结果的最后一列列示了估计该系数时使用的样本数。Recall LPDID方法是估计多个方程，因此可能每个方程所使用的样本是不同的。
*** LPDID，使用等权重
// 我们也可以要求程序在计算ATT时不采用加权平均而是用等权重取均值
// 此时，LPDID估计量和stacked DID等价
// 只需要在命令后增加 rw 选项即可
lpdid Y, time(time) unit(unit) treat(treat) pre(5) post(10) rw
// 注意此时样本量的变化。
*** LPDID，仅使用never-treated的样本作为控制组估计所有的系数
lpdid Y, time(time) unit(unit) treat(treat) pre(5) post(10) nevertreated

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