老师您好，想向您请教有关平行趋势检验的问题：
（1）本文为了证明平行趋势做了以下步骤，想向老师请教是否正确：
首先，下图是我自己画出的趋势图，不知道满不满足平行趋势检验？（du是对一带一路投资为1，非一带一路投资为0，dt是“一带一路”倡议提出的时间2013第三季度，被解释变量是企业净资产收益率，先是在倡议提出前一期进行了PSM，再进行了DID，回归结果显著，证实倡议对公司净资产收益率的提升有效）
其次，本文借鉴参照 Bakk et al.（2015）、董艳梅和朱英明（2016）、田彬彬和范子英（2017）等做法，采用安慰剂对照来测试，其基本原理是，假定倡议是在2011年第一季度到2013第二季度期间所提出，设定相应的虚拟政策提出时间，并构造相应的虚拟变量进行回归，看其交互项是否显著，如果不显著则说明倡议提出前存在固定差异对本文结论的影响较小，结果稳健。为避免真实倡议提出后的干扰，我们将样本控制在2011第一季度到2013年第二季度之间。其回归结果如下表3所示，其中 Bi 表示将虚拟政策设定为2013年第三季度的前 i 期。从表中的结果可以看出，在不同虚拟政策下，交互项的系数均不显著，说明“一带一路”倡议提出之前实验组和对照组存在的差异对本文研究结论干扰较小，实证结果稳健。
（2）有关其他平行性检验的方法，是通过设定虚拟政策来代替dt（即假设倡议是2013第三季度以前提出）再进行回归看是否显著？还是把2013年之前所有年份都设置一个虚拟变量与du相乘，然后在回归看交叉项是否显著？老师是否还有更好的方法进行检验？
期待老师的回答，麻烦老师了！
（1）首先，从图上可以看出，政策实施前，对照组与处理组的差距在缩小，并不能很好的看出是否满足共同趋势假说。而政策实证之后，两个组的变化呈现波动，一会处理组大小于控制组，一会控制组大小处理组。很难判断政策实施后处理效应是正的还是负。
可能的原因是，采用季度数据，受季节性因素，所以数据呈现波动性比较大，你是否做过季节调整？建议做一下。
其中，安慰剂检验其实也是一种反事实检验，人为地将政策冲击时间调整到之前的某一个时间，然后看看政策冲击对Y的影响。一般的做法是将政策提前一期，二期，三期，或在除实际政策发生外的时期随机设定假的政策实施期，然后考察政策冲击的显著性。还有一种安慰剂检验是设计假的处理组，或真实处理组之外的样本随机抽样假的处理组。根据你的估计，人为的调整到2011第一季度，需要说明理由。而且把样本限定在2011第一季度到2013年第二季度之间，个人觉得不是太好，感觉是为了得到结论而得到结论。这样得到结论不存在普遍性。
（2）其他平行性检验的方法，你可以参考一下中国工业经济2019年第五期的《排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据》这篇文章，该文章分析了一个动态效应，我的理解这就是一个比较好的平行性检验的，文章中的图如下表示。
通过两种方法得到的结论显著，在2007年前，政策冲击并不显著2007年后，开始两年不显著，之后均非常显著。
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