（1）从这2篇论文看，做法与我们比较接近的是第1篇论文，但该论文没有进行W矩阵的分解。
（2）建议多看看refs下面那篇蔗糖生成对呼吸道疾病影响的论文。这个论文更多的是从DID的角度，考虑了空间因素，所以，W矩阵分解后，沿着分解的矩阵去分析，不要再进一步分解空间直接和间接效应，立足点是政策评价。
（3） 这些论文不存在对与错的问题，是分析的深入和角度上存在不同。
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2021-12-31
现在的Dt即适用于多期的情况。
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2021-12-31
不是说多期冲击和一期冲击一致，而是如果存在多期不同冲击，dit已经确定第i地区在t期是否是处理地区，根据这个确定Dt的构成。原理和同期是一致的
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2021-12-31
如果之后你又要匹配其他数据，stata会提示你_merge变量已经存在了， 就没法匹配其他数据，所以为了防止出现这种情况，每次匹配完数据最好都drop掉这个_merge。当然你也可以选择下次匹配前再删除这个变量，这就是个人处理数据的习惯
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2021-12-31
你所说的这个表我在年前已经解释过，首先这个表没有进行权重矩阵的分解。第二这个WD和W×Treated项，又多种方法可以做，最简单的做法，就你用权重矩阵W和D，W和Treated分别相乘，生成新的变量，放入模型估计就可以。另外，更推荐我给大家上课的这一讲的理论体系和代码，你提到的篇论文相当于做了第一个层次的工作，没有进行第二步，而我们把这个权重矩阵进行了分解，进行了更深入的第二步。所以更有新意一些
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2021-12-31
课程中已经很清楚的讲明白，使用spmap作图，需要使用sp2dta进行转换。使用grmap进行作图，需要使用spshape2dta进行转换shapefile文件。相关代码C2中，有的。
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2021-12-31
（1）这个模型中分为外生变量：occ, south,smsa,ind。前定解释变量：wks及其一阶滞后；内生变量ms，union。内生变量和外生变量的区别，要多看相关资料，不是模型中的所有变量都是内生变量。（2）L(1/2).L.wks这个已经很清楚的告诉你，是L.wks的滞后一阶和二阶。L.wks是wks的一阶滞后，所以不是wks。
老师我想请教您一下如何在系统gmm和差分gmm中加入时间或地区作为外生虚拟变量加入，结果老提示说不满足要求，用什么命令才可以在gmm中控制时间和地区效应呢
不存在什么命令，而是在原有的gmm估计命令中，加入虚拟变量。具体：（1）生成地区和时间虚拟变量；（2）按照虚拟变量的原则加入即可。（3）存在共线性，不是你的方法出问题，是你的数据得确存在共线性，尤其是短面板时，加入地区虚拟变量更容易出现共线性，不是估计有问题，是你数据本身原因。
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JG-贾老师
2021-12-31
你这个是经纬度吗？经纬度有这么大吗？
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2021-12-31
你使用是正确的，第6讲中有对应代码，对面板模型的权重矩阵生成和估计都有说明。官方命令，不能使用N*T的矩阵
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2021-12-31
使用smpatrix summarize 看权重矩阵的维数和你面板数据是否一致。也可以把权重矩阵导出为txt进行检查
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2021-12-31
（1）你的数据如果是面板数据，需要扩展为大的矩阵才可以。（2）第6和9讲都有用spatdiag检验的命令，具体看例子实现。
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2021-12-31
这些基础性的内容，需要多看帮助文件
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2021-12-31
面板数据中的中介效应bootstrap，是将面板数据堆积后进行，所以，个体效应没法加入。
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JG-贾老师
2021-12-31
你要认真看代码, spatwmat命令为何不用？spwmatrix这个命令是否与spatdiag命令兼容？
4个权重矩阵命令，都有适用的范围，多看看第3讲，空间权重这一章。权重间的关系已经很清楚的说明。
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2021-12-31
你来回倒没有问题，你最终在spatdiag时，使用spatwmat导入矩阵即可。
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2021-12-31
