啊不是问题如图，是问题如标题

2019冲击太大了

类似的如果2008 大家都会从2008之后开始做

你这里可能考虑一下三重DID 或者解释2019不具有显著冲击（不太可能）
控制变量那个做法未必会被审稿人接受

嗯嗯。之前没有接触过DDD，这个怎么应用到多期DID上呀？我看他的应用场景跟我这里的两个政策（疫情和待研究政策）冲击不太相符？谢谢！！

就是三重差分这样的 可以找个文章学习一下

或者是从理论上来argue yiqing 不具有那么显著的影响

去除2019年疫情干扰的方法可以考虑以下几种：

1. **时间趋势控制**：在模型中加入一个时间趋势变量（例如年份），以捕捉除了政策和疫情之外的其他潜在变化。这有助于区分疫情对数据的影响。

2. **交互项方法**：创建一个交互项，将政策实施与疫情严重程度相结合。这样可以估计在疫情不同阶段政策的效果。

3. **倾向分权重**（Propensity Score Weighting）：通过估算企业在疫情前后的“受到疫情影响的倾向性”，然后用这个倾向分对样本进行加权，以减轻疫情对结果的影响。

4. **回归到均值策略**：如果数据允许，可以考虑使用面板数据模型，并估计在2019年之前和之后企业表现的变化。这样，即使2019年的异常值也可能被回归到其长期趋势。

5. **分组分析**：根据疫情严重程度将企业或地区分组，比较不同组别中政策的效果。这种方法可以帮助识别疫情对结果的直接影响。

6. **使用其他宏观经济指标作为控制变量**：除了确诊人数，还可以考虑失业率、GDP增长率等反映经济状况的指标，以更全面地捕捉疫情的影响。

请注意，选择哪种方法取决于你的数据可用性、研究设计以及对问题的理解。建议在选择方法时结合实际情况进行尝试和比较。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用