请问将时间窗口缩短是指，只做最近一两期的回归，还是类似于replace policy=-2 if policy<=-2呢，我试了好像都没有用

不可以，要求政策前各期不显著，即在0轴附近波动且不通过显著性检验，可以通过删除第一期数据对比一下，显著性可能改变

从图上来看，你的平行趋势检验结果是以-1期为基期，那么其它期的显著性都是相对于-1期而言的。目前来看，在基期之前有偏离置信区间，不满足平行趋势检验。如果基期还是-1期，就算删掉头尾，-3和-1相比还是会显著的。因此不能简单地用删掉头尾做处理，而应该从-3为啥和-1显著不同找原因才能解决问题。建议楼主考虑以下几个方法：
1.多时点DID的政策发生年份是否正确，各个地区的数据是否完整、根据政策适用性是否要删去某些地区的样本（比如自治州、自治县？）。
2.基期选得合适吗，政策是否有中央发布和地区实行的间隔。以及，考虑对距离政策发生年份过远的期数进行缩尾处理（前后两年个人感觉不太够）。
3.实验组和控制组可比吗。是否需要考虑用psm。
希望对楼主有帮助。

您好，请问可以-3期为基准期吗，那是不是-3期以后的期数显著就可以了？

在进行多时点DID（Difference-in-Differences）模型中的平行趋势假设检验时，关键是要看处理组和对照组的趋势是否在干预或政策实施前基本一致。你描述的情况中，在"current"时间点之前，估计系数的显著性时有时无，这可能表明两组之间的趋势在某些时间点上并不完全平行。

然而，更重要的是观察"current"及之后的时间点。如果在这个关键时间点后处理效应开始出现，并且与之前的趋势有明显的不同（比如符号改变），并且这种差异是统计上显著的，那么这通常可以视为政策或干预效果的证据。

在实际分析中，我们不仅看系数的显著性和符号变化，还应该检查随着时间推移估计值的变化模式。如果"current"之前的变化不呈现系统性的偏差，并且主要是在随机误差范围内波动，而之后出现了一致且明显的处理效应，则可以认为平行趋势假设大致成立，尤其是在有理论或实践基础支持这一转变的情况下。

为了更严谨地检验平行趋势假设，通常会采用图形化方法（如绘制处理组和对照组的平均结果随时间变化的趋势图）以及统计方法（如事件研究设计中的动态DID估计）。如果在"current"前后的趋势变化可以通过这些手段合理解释，并且没有明显的预干预效应（即“current”之前处理效果不应提前出现），那么可以认为平行趋势检验基本通过。

总之，你的描述中“current”后显著性的改变以及符号的反转是积极的信号，但需要结合具体的数据分析和图形展示来综合判断。如果可能的话，进行更详细的敏感性分析也是推荐的做法。

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