双重差分法步骤
什么是渐进性双重差分模型？
什么是渐进性双重差分模型？
双重差分模型（difference-in-difference，did）近年来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果 的定量评估。
通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究，难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。
非随机分配政策实施组和对照组的试验称为自然试验（naturaltrial），此类试验存在较显著的特点，即不同组间样本在政策实施前可能存在事前差异，仅通过单一前后对比或横向对比的分析方法会忽略这种差异，继而导致对政策实施效果的有偏估计。
did模型正是基于自然试验得到的数据，通过建模来有效控制研究对象间的事前差异，将政策影响的真正结果有效分离出来。
双重差分法对数据有什么要求？
不是的，其他变量都平稳的话，只需要把那个一阶差分平稳的变量差分后建模即可，但是意义会有所差别。如果所有变量都同阶差分平稳的话，可以直接建模，进行协整检验。
eviews双重差分模型分析过程？
一般x为纵轴,箭头向上,则横轴以上位移为正,横轴以下位移为负.
双差分是什么？
双重差分法又叫做倍差法，被用作政策效应评估，由于双重差分法的原理以及模型非常的容易理解。因此，受到了很多人的喜爱，双重差分法的本质就是面板数据固定效应，因此仅仅需要面板数据，如果只有截面数据的话，是不能够运用双重差分法的。
DID模型中包括个体与分组虚拟变量，如果个体会受到政策实施的影响，那么，分组虚拟变量将会取1，否则，分组虚拟变量就会取0，这样便可以反映出政策实施的净效应是什么样的，在双重差分法的模型中，还需要有至少达两年的面板数据集，这样才能够正确的反映政策实施的效应。
平行趋势检验的原理？
在因果分析或政策评估方面，双重差分（Difference in Differences, DID）是一种常用计量识别策略。
在具体研究中，它将样本分为实验组和对照组，并通过分析二者在事件或政策前后变化来探讨是否存在因果关系或政策影响。
但使用该计量分析方法有着严格前提条件，即研究所涉及的实验组和对照组在事件前或政策前必须具有可比性，我们将其称之为“平行趋势”