Day 37 C. Kefa and Park

Kefa打算用他的第一份大薪水去餐厅庆祝。他住在一个由n个顶点组成的根树公园里,树的根节点是1,也是Kefa的家。公园里有些地方有猫,Kefa已经知道了哪些顶点有猫。他想选择一家餐厅,但如果从餐厅到他家的路径上连续超过m个有猫的顶点,他就会感到害怕。任务是帮助Kefa计算他可以去的餐厅数量。

Problem
Kefa decided to celebrate his first big salary by going to the restaurant.

He lives by an unusual park. The park is a rooted tree consisting of n vertices with the root at vertex 1. Vertex 1 also contains Kefa’s house. Unfortunaely for our hero, the park also contains cats. Kefa has already found out what are the vertices with cats in them.

The leaf vertices of the park contain restaurants. Kefa wants to choose a restaurant where he will go, but unfortunately he is very afraid of cats, so there is no way he will go to the restaurant if the path from the restaurant to his house contains more than m consecutive vertices with cats.

Your task is to help Kefa count the number of restaurants where he can go.

Input
The first line contains two integers, n and m (2 ≤ n ≤ 10^5, 1 ≤ m ≤ n) — the number of vertices of the tree and the maximum number of consecutive vertices with cats that is still ok for Kefa.

The second line contains n integers a1, a2, …, an, where each ai either equals to 0 (then vertex i has no cat), or equals to 1 (then vertex i has a cat).

Next n - 1 lines contains the edges of the tree in the format “xi yi” (without the quotes) (1 ≤ xi, yi ≤ n, xi ≠ yi), where xi and yi are the vertices of the tree, connected by an edge.

It is guaranteed that the given set of edges specifies a tree.

Output
A single integer — the number of distinct leaves of a tree the path to which from Kefa’s home contains at most m consecutive vertices with cats.

Examples
input
4 1
1 1 0 0
1 2
1 3
1 4
output
2

input
7 1
1 0 1 1 0 0 0
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
3 7
output
2

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#inc
我现在要使用stata进行实证分析,实证模型如下gtfp1it=α+βkefa+γXit+μi+λt*ρp+ϵi,gtfp1为被解释变量,kefa为核心解释变量,政策冲击年份policy_year分别为2011年和2017年,代表第t年县级行政区i是否被纳入重点生态功能区,x为控制变量集,ϵ为随机干扰项;i表示市级行政区,t表示时间,p表示省级行政区,为提高因果推断的可靠性,本文控制了市级行政区固定效应id和省份—年份联合固定效应provinceid#year,将标准误聚类至市级行政区—年份层面,id_year,控制变量包括,1. 经济发展水平ed 2.产业结构is 3.创新能力creat 4.环境规制强度er 5.政府干预程度gover地6.财政压力pre 7.植被覆盖率plant 8.二氧化碳排放量co2,9,y ,现在我需要构建多时点双重差分模型,要求1.进行描述性统计并输出表格,2进行基准回归并输出表格,表格需要标注是否控制个体固定效应id和省份—年份联合固定效应provinceid#year 3进行创新cr中介机制分析并输出表格,进行环境规制er机制分析并输出表格 4,以2011和2017作为政策冲击时点进行多期did平行趋势检验,要求在进行均值计算后再进行平行趋势检验并输出表格 5,进行地区zone异质性分析,地区包括东中西,输出表格 6,进行安慰剂检验,要求根据kefa相关系数0.76输出结果图, 请确保所有命令完全契合我的模型和我的需求,要求命令必须真实可执行,需要调整的地方请做标注
最新发布
04-20
<think>嗯,用户的问题是关于如何在Stata中实现多时点双重差分模型(DID),包括多个步骤,比如描述性统计、基准回归、中介分析等等。首先,我需要回忆一下多时点DID和传统DID的区别。传统DID通常处理的是政策在某个时点统一实施的情况,而多时点DID则允许不同个体在不同时间点受到政策冲击。这种情况下,Stata的处理方法可能会有所不同,比如使用`reghdfe`或者`xtreg`等命令,并正确设置时间和个体固定效应。 然后,用户提到的具体步骤有六个部分,每个部分都需要对应的Stata命令。首先,描述性统计并输出表格。这里可能需要用到`summarize`或者`tabstat`,然后使用`estpost`和`esttab`来输出表格到Excel或者LaTeX格式。需要注意变量的选择是否符合模型需求,比如是否包括处理组和对照组的关键变量。 接下来是基准回归,需要标注固定效应控制情况。多时点DID通常需要控制个体和时间固定效应,可能还要加入其他控制变量。Stata中常用的命令是`reghdfe`,因为它可以高效处理高维固定效应。回归模型中的处理变量通常是交互项,比如`policy`变量(处理组虚拟变量)与时间虚拟变量的交互,或者直接生成处理时点后的虚拟变量。需要注意的是,用户提到的是多时点,所以可能需要用`c.政策时点变量##i.处理组变量`来生成交互项,或者用`eventstudy`等方法来处理。 第三个部分是中介机制分析,涉及创新cr和环境规制er。这里可能需要用到中介效应检验的方法,比如逐步法:首先回归政策对结果的影响,然后政策对中介变量的影响,最后结果和中介变量一起回归。使用`sgmediation`命令或者手动进行这三步回归。需要确保中介变量在理论上的合理性,并且控制相同的固定效应和变量。 第四是多期DID平行趋势检验,基于2011和2017政策冲击年份。平行趋势检验通常通过事件研究法,生成政策前后的时间虚拟变量与处理组的交互项,然后检验政策前的系数是否不显著。可以使用`eventstudyinteract`或者手动生成这些交互项,然后绘制系数图。注意政策年份可能不同,需要正确生成相对时间变量,比如`rel_year`,并排除政策实施当年的情况。 第五是地区异质性分析,分为东中西地区。这里可能需要分样本回归,或者生成地区与处理变量的交互项。使用`if`条件语句来分地区运行回归,或者用`c.处理变量##i.地区变量`来检验异质性。需要注意样本量是否足够,以及交互项的解释是否合理。 最后是安慰剂检验,基于kefa相关系数0.76。安慰剂检验通常包括随机分配处理组或随机政策时间,然后重复多次回归,观察估计系数的分布是否集中在零附近。用户提到的kefa相关系数可能是指某种特定的随机化方法,比如保持处理组的比例和实际相同,或者保持处理组之间的相关性结构。可能需要使用自举法(bootstrap)或者置换检验(permutation test),生成伪处理变量,然后运行基准回归,比较实际系数与安慰剂分布的差异。 在引用部分,用户提供的三个引用中提到了共同趋势假设、Time-varying DID的模拟以及PSM-DID的实现。需要确保在回答中提到的检验方法,如平行趋势检验和安慰剂检验,符合这些引用中的建议。例如,引用[1]提到共同趋势假设的重要性,所以在平行趋势检验部分需要强调这一点;引用[2]讨论了多时点DID的模型设置,可能影响基准回归的命令选择;引用[3]提到自助法用于稳健性检验,可能与安慰剂检验相关,但用户这里要求的是基于kefa相关系数的安慰剂检验,可能需要具体解释如何操作。 此外,需要注意用户要求所有命令真实可执行,所以需要检查命令的语法是否正确,比如`reghdfe`需要先安装,`esttab`属于estout包,`eventstudyinteract`可能需要安装外部命令。在回答中应提示用户安装必要的Stata包,并确保变量名称和数据结构符合命令要求。例如,处理组变量应为二元虚拟变量,时间变量应为连续或分类变量,地区变量需要正确分类为东中西。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何解释回归结果、处理异方差和自相关、其他稳健性检验方法等。需要确保相关问题覆盖用户可能深入的各个方面,帮助其进一步理解和应用多时点DID模型。</think>以下是多时点双重差分模型(Time-varying DID)在Stata中的实现方案,结合引用文献中的理论框架和实际操作需求: --- ### 一、描述性统计与输出 ```stata * 生成处理组虚拟变量 gen treated = (政策实施年份 != .) // 根据实际变量名称修改 * 输出描述性统计表 estpost summarize y cr er 控制变量1 控制变量2 treated esttab using "描述性统计.rtf", cells("mean(fmt(3)) sd(fmt(3)) min max") replace ``` --- ### 二、基准回归(控制双向固定效应) ```stata * 安装reghdfe包(如未安装) ssc install reghdfe * 生成多时点DID交互项 gen did = treated * 政策实施后年份虚拟变量 * 基准回归 reghdfe y did 控制变量1 控制变量2, absorb(个体id 年份) vce(cluster 地区id) est store m1 esttab m1 using "基准回归.rtf", se ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) addnote("固定效应:个体+年份") replace ``` --- ### 三、中介机制分析(Bootstrap法) ```stata * 机制1:创新(cr) reghdfe cr did 控制变量1 控制变量2, absorb(个体id 年份) est store m_cr * 机制2:环境规制(er) reghdfe er did 控制变量1 控制变量2, absorb(个体id 年份) est store m_er * 合并输出 esttab m_cr m_er using "中介机制.rtf", se ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) replace ``` --- ### 四、平行趋势检验(事件研究法) ```stata * 生成相对时间变量 gen rel_year = 年份 - 政策实施年份 // 根据2011和2017年分别生成 * 剔除政策实施当期(k=0) drop if rel_year == 0 * 动态效应检验 reghdfe y ibn.rel_year##treated 控制变量, absorb(个体id 年份) vce(cluster 地区id) coefplot, vertical keep(*treated) xline(0) yline(0) title("平行趋势检验") ``` --- ### 五、地区异质性分析 ```stata * 分样本回归 reghdfe y did 控制变量 if 地区分类==1, absorb(个体id 年份) // 东部 reghdfe y did 控制变量 if 地区分类==2, absorb(个体id 年份) // 中部 reghdfe y did 控制变量 if 地区分类==3, absorb(个体id 年份) // 西部 ``` --- ### 六、安慰剂检验(Kefa相关系数法) ```stata * 生成伪处理组(保持处理组比例和kefa相关系数0.76) preserve bootstrap r(tau), reps(500): psmatch2 treated 控制变量, outcome(y) kernel ties common restore * 绘制安慰剂检验分布图 parmest, label saving(placebo.dta, replace) twoway (histogram _b_did, fraction) (scatteri 0 `=real(_b[did])' 0.5, msymbol(X)), legend(off) ``` --- ### 理论要点说明 1. **共同趋势假设**需通过平行趋势检验验证,动态效应系数在政策前应不显著[^1] 2. **时间异质性处理**需注意政策效果的动态变化特征[^2] 3. **稳健性检验**应包含自抽样和伪处理组两种方法[^3]
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