您好，这篇文章数据链接的网址无法打开了，不知道您是否方便分享一下数据代码呢，十分感谢！！

说一下我的理解：treatment的定义是是否是实验组，是则为1，如果是实验组的政策实施前后都是实验组，都为1，period=-1，影响的应该是交乘项，实验组交乘项此时为0*1=0，对照组交乘项此时为0*0=0。如果不对请大家指正，谢谢

想问一下友友是多时点的双重差分吗？想请教一下多时点双重差分在企业层面这种非平衡面板怎样进行数据清洗，万分感谢！！！

黄老师您好，您这个链接已经失效打不开了，请问您是否方便再发一下链接呢？

恐怕没办法，因为似乎 Ross 教授换了 homepage，我这几年也都上不去。

好的，谢谢黄老师

黄老师您好，请问这篇文章平行趋势检验的地方用到了去均值的方法，我们现在写论文可以借鉴吗？

的确，这是这篇的一个关键点，严格来讲，"我不认为"他们的作法是对的。

求问为什么我打不开链接呢

求问为什么我打不开链接呢

可能已经过时了，我自己也打不开了。

关于一直处在控制组的个体的时间post设置问题，我们并不需要一定要设置其post的取值，因为在did的回归中主要关注点还是treat*post的交互项，而对于一直处在控制组的个体而言，这一项将为0。

但是我们在做平行趋势检验的时候，是需要用到一直出于控制组个体的相对时间这一变量的。此时就可以参考连享会的推文：“在设定相对时间值的时候，我们会发现如果存在一直在控制组的个体，那么对于这些个体的相对时间进行赋值就是一个难题——因为它一直没有接受干预，那么自然就不存在有政策前 N 期和政策后 N 期。因此无论将其赋值成什么都会造成问题，那么将此类个体的相对时间设定成缺失值是不是可以呢？答案是不可以。因为将这些个体的相对时间值设定为缺失值，会导致这些个体的相对时间值的虚拟变量也会是缺失值。这进一步会使得 ESA 方程可用的个体仅剩下了样本中的实验组个体，那么自然也无法实现我们想要的估计出每年度的政策效果，进而对平行趋势进行检验的目的。

那么如何来解决这个问题呢？最简单的办法就是在生成每一个个体的相对时间值的虚拟变量后，我们可以手动将虚拟变量中的缺失值赋值为0。这样就可以在回归中利用上这些个体。另外，将这些个体的缺失值赋值为0还可以表示它们是控制组个体。”

具体链接：https://www.lianxh.cn/details/9.html

谢谢黄老师的分享。我每次都能从您的帖子和您对其它帖子的回答中，找到数据处理问题的解决办法或受到启发！谢谢您