首先，通过工具变量回归来获得解释变量的拟合值。这个拟合值将代替原解释变量在合成控制 DID 方法中使用。确保你的工具变量有效，并检查拟合值的分布和统计摘要，以确保没有异常值或不合理的拟合值存在。

接下来，应用合成控制 DID 方法，确保数据已按时间、处理组（treatment/control）和面板单位（panel unit）进行排序。这将产生合成控制 DID 估计值。

在处理异常值方面，可以考虑使用更适合的工具变量或鲁棒回归方法来减少其影响。如果异常值确实是数据问题，可以考虑排除这些样本，但要谨慎并充分解释排除的理由。

在进行双重差分估计时，使用工具变量是一种常见的方法来解决内生性问题。你可以尝试以下步骤来结合工具变量：

1. 使用工具变量对解释变量进行回归，得到拟合值。
2. 将拟合值替代原解释变量，进行双重差分估计。

然而，你提到拟合值出现了一些奇怪的情况，这可能是因为工具变量的选择不合适，或者存在其他问题。在这种情况下，你可以尝试以下方法来解决问题：

1. 检查工具变量的有效性：确保工具变量与解释变量的内生性问题相关，并且满足工具变量的相关性和外生性要求。
2. 尝试其他工具变量：如果当前的工具变量不合适，你可以尝试其他工具变量来解决内生性问题。
3. 进行敏感性分析：对于拟合值出现奇怪情况的样本，你可以尝试对这些样本进行敏感性分析，检验结果的稳健性。
4. 考虑其他方法：如果以上方法都无法解决问题，你可以考虑使用其他方法来处理内生性问题，如IV估计、匹配法等。

总之，解决双重差分估计中的内生性问题需要仔细选择合适的工具变量，并进行有效性检验和敏感性分析，以确保结果的可靠性。如果问题仍然存在，可以考虑其他方法来处理内生性问题。

感谢大佬回复，我的工具变量和解释变量都是0-1变量，所以我之前的做法是用logistic回归得到预测值，用预测值代入进行回归，这种做法是否可行呢？还是说工具变量的两阶段必须都是ols回归才可？

我很少看到 DID 还要结合工具变量的情况 (可能是我孤陋寡闻)，但上述各种建议与作法，即使是某种程度对的，都会遇到最后结果"标准误"错误之问题 (generated regressor from the first stage regression)，所以稍微严格来讲 (不过我相信不少老师是不知道此点的)，是不可行的。